我编写了一个梯度下降函数，并使用pandas读取csv文件。但是当我使用pandas读取的数据时，函数返回了”nan”。我无法理解这是为什么。

提前感谢。

def gradient_descent(X, Y, w, b, alpha):    dl_dw = 0.0    dl_db = 0.0    N = len(X)    for i in range(N):        dl_dw += -1*float(X[i]) * (float(Y[i]) - (w*float(X[i]) + b))        dl_db += -1*(float(Y[i]) - (float(w*X[i]) + b))    w = w - (1/float(N)) * dl_dw * alpha    b = b - (1/float(N)) * dl_db * alphareturn w, bimport pandas as pd                         data = pd.read_csv("train.csv")               print(data.head())                          X = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1) Y = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)print(gradient_descent(X, Y, 0.0, 0.0, 100))

回答：

这可能是梯度消失的问题。你的梯度可能非常接近甚至为零。尝试用非零值初始化你的权重。