зачем вам там reshape в mserror?

У вас проблема в sgd шаге

вы не правильно написали формулу

я только что исправил на то что я писал и все работает
Попробуйте вместо np.dot использовать np.sum и посмотрите на формулу еще раз

Увидел ошибки в sgd. Большое спасибо, теперь всё работает.

Также в формуле по расчету w = (X.t*X)....
вы решаете через np.linalg.solve
как и показано на этой фотографии.
только вот получается что у вас веса берутся не те что надо, попробуйте сделать изначально через np.linalg.pinv
( Я мало в этом разбираюсь, но этот подход даст верное решение )

Причем как с решейпом, так и без него, так что он действительно был не нужен, если sgd нормально отрабатывала

из-за solve если было неправильно реализовано уравнение у вас не получится такого графика. Он будет отличатся, я думаю вы сами заметите или уже заметили

не за что, за одно повторил пройденное )

Но ведь нормальное уравнение дальше третьего пункта не применяется..?
Графики у меня адекватно получились, и ответ курсера приняла

Так, тогда я что-то напутал 😅 извините

Что это

это дэбил

Скажите,  а что делать,  если задание не принято? Написала в форум, не отвечают. Что можно исправить,  я не понимаю. Есть какие-то еще пути получить помощь?

Напишите затруднение, которое возникает, сюда. Форум, насколько я понимаю, не очень живой.

К слову о вопросах. В лекции про PCA (3 курс, 2 неделя, конспект лекций, страница 10, самый верх) утверждается, что для существования и единственности решения матричного уравнения Z = XW^T требуется, чтобы матрица весов была ортогональна. Может кто-то сказать, где об этом можно почитать подробнее?  Или тут имеется ввиду, что матрица W обладает каким-то дополнительным свойством? Тогда вопрос, а что это за свойство?

Конспект

У ортогональных матриц определитель не ноль (равен единице), поэтому матрица обратимая => решение существует

А почему бы тогда сразу не взять обратимую матрицу?

А не ортогональную