Buenas!
Estoy tratando de completar el TP1, en particular los items del punto C (Gradiente Descendente). El problema que encuentro es que para cualquier numero de iteraciones, el vector de parametros que "encuentro" siempre diverge, lo que resulta en valores ridiculamente altos, mientras que los valores que encuentro en el punto B, entiendo que estan bien:
mientras que la implementación del metodo `fit_gradient(self, X, y, lr, ...)` es:
con la expresion del gradiente: 
Buenas.
El código parece estar bien, así que creo que el error viene dado por la elección de parámetros o por que falta normalizar.
1. Asegura que esa "X" que usas en entrenamiento esté normalizado (tiene sentido normalizar?).
2. El gradiente es dividido por la cantidad de filas X, aunque eso no debería ser muy determinante.
3. Cuanto vale "n_iter" ? ponele algo exagerado, tipo 10k o mas.
4. Lo mismo para la tolerancia, en el enunciado se explicitó una tolerancia pedida.
Creo que solo te falta normalizar pero de no ser así seguí con las pasos 3 y 4.
pd: Recordá que solo calculas los parámetros de normalización con el set de entrenamiento y esos los usas para normalizar todos los sets.
Saludos!
El código parece estar bien, así que creo que el error viene dado por la elección de parámetros o por que falta normalizar.
1. Asegura que esa "X" que usas en entrenamiento esté normalizado (tiene sentido normalizar?).
2. El gradiente es dividido por la cantidad de filas X, aunque eso no debería ser muy determinante.
3. Cuanto vale "n_iter" ? ponele algo exagerado, tipo 10k o mas.
4. Lo mismo para la tolerancia, en el enunciado se explicitó una tolerancia pedida.
Creo que solo te falta normalizar pero de no ser así seguí con las pasos 3 y 4.
pd: Recordá que solo calculas los parámetros de normalización con el set de entrenamiento y esos los usas para normalizar todos los sets.
Saludos!
Gracias Brian, creo que ahora va bien:
