#2.sgd算法

"""

迭代#1

令：b0=0，b1=0，b2=0,则p=1/(1+exp(-(0+0*1+0*3)))=0.5

因为w=w+alpha*(y-p)*p*(1-p)*x,

所以,

b0=0+0.3*(1-0.5)*0.5*(1-0.5)*1=0.0375

b1=0+0.3*(1-0.5)*0.5*(1-0.5)*1=0.0375

b2=0+0.3*(1-0.5)*0.5*(1-0.5)*3=0.01125

迭代#2

迭代#1

令：b0=0.0375，b1=0.0375，b2=0.01125,则p=1/(1+exp(-(0.0375+0.0375*2+0.01125*2)))=0.534

因为w=w+alpha*(y-p)*p*(1-p)*x,

所以,

b0=0.0375+0.3*(1-0.534)*0.534*(1-0.534)*1=0.0723

b1=0.0375+0.3*(1-0.534)*0.534*(1-0.534)*2=0.107

b2=0.01125+0.3*(1-0.534)*0.534*(1-0.534)*2=0.081

迭代#3......

注：一共6行数据，迭代后重新从第一行开始，则6次迭代为一个epoch（全部样本训练一次）

"""

print()

答：上述代码b0=0+0.3*(1-0.5)*0.5*(1-0.5)*1=0.0375中的截距项b0其实是没有x的，没有x的情况下给它一个1，或者给它一个2，其实都是一样的，在jupyter notebook中的算法默认是给值为1的，不影响后续的计算。