在Google提供的机器学习课程的梯度下降页面中，提供了特征和相应的标签、MSE损失函数、初始数据集和结果。我在验证他们提供的结果时遇到了困难，我想知道是否有人能帮助我确认是我犯了错误还是他们的结果有误。

我有以下代码：

这产生了以下结果：

iter weight  bias   loss0    0.00    0.00   303.00    1.20    0.35   170.00    2.06    0.60   102.00    2.67    0.79   67.00    3.10    0.93   50.00    3.41    1.04   41.0

这与网站上提供的解决方案不同：

Iteration   Weight  Bias    Loss (MSE)1           0       0       303.712           1.2     0.34    170.673           2.75    0.59    67.34           3.17    0.72    50.635           3.47    0.82    42.16           3.68    0.9     37.74

回答：

因此，根据Google提供的AI聊天机器人的反馈，我对我的脚本做了一些小的调整。请看下方：

通过这些更改，我得到了以下结果：

   weight  bias    loss0    0.00  0.00  303.710    1.20  0.34  170.670    2.05  0.59  103.220    2.66  0.77   68.660    3.09  0.91   51.130    3.40  1.01   42.11

我提供了计算后的加权斜率来获取下一个更新的权重值，这应该是第三次迭代的权重值。

根据这些结果和文档，我可以得出结论，Google的梯度下降示例结果是错误的。