现在，我们将所有这些步骤整合到一个训练函数中，并设置迭代次数和学习率：
```python
def train_logistic_regression(x, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5):
dim = x.shape[1]
w, b = initialize_with_zeros(dim)
for i in range(num_iterations):
dw, db = pute_gradient(x, y, w, b)
w, b = update_parameters(w, b, dw, db, learning_rate)
if i % 100 == 0:
cost = pute_cost(x, y, w, b)
print(f"cost after iteration {i}: {cost}")
return w, b
```*********
```python
np.random.seed(1)
x = 2 * np.random.rand(100, 2)
y = 4 * (x[:, 0] - 0.5)**2 + x[:, 1] + 2
y = np.random.randn(100, 1) + y
y[y ＜= 0.5] = 0
y[y ＞ 0.5] = 1
y = y.reshape((100,))
```为特征矩阵添加一个偏置项：
```python
x_b = np.hstack((np.ones((x.shape[0], 1)), x))
```python
w, b = train_logistic_regression(x_b, y, num_iterations=2000, learning_rate=0.5)
```敦煌计划
```python
def predict(x, w, b):
m = x.shape[0]
y_predicted = np.zeros((m, 1))
a = sigmoid(np.dot(x, w) + b)
for i in range(m):
if a[i] ＞ 0.5:
y_predicted[i] = 1
return y_predicted
y_predicted = predict(x_b, w, b)
print("predictions:", y_predicted)】
（ps：这个代码示例演示了如何使用梯度下降法来训练一个简单的逻辑回归模型。）
“敦煌计划？”那远重复了一遍，眼中闪过一丝好奇，“这是什么项目？”
“工业制造。”
江云飞的笑容中透着几分自信与期待，他知道那远会明白这项计划的重要性。那远听完解释后，若有所思地点了点头，眼神中闪烁着兴奋的光芒。
“敦煌计划……”那远喃喃自语，思索着这个名字的含义。
江云飞看着他，继续说道：“这个计划将彻底改变工业制造流程。通过ai的智能分析和优化，可以大幅提升生产效率，降低成本，并且提高产品质量。”
那远的眉头舒展开来，眼中充满了信心。“老板，这确实是个非常有前景的项目。我会尽快安排研究人员对代码框架进行详细的构建。”
江云飞满意地点了点头，“很好，那远，这个项目的成败关系到公司的未来，我相信你能胜任这个重任。”
那远深吸一口气，郑重地说道：“请老板放心，我一定会全力以赴，确保敦煌计划顺利进行。”
江云飞点点头，随后从书桌上拿起一份文件递给那远，“这是项目的详细计划书和时间表，你可以根据实际情况进行调整，但一定要确保项目在预定时间内完成。”
那远接过文件，仔细翻阅了一下，发现里面详细列出了每个阶段的目标和任务。他心中暗暗佩服江云飞的细致和远见。
“我会立即召集团队，开始项目的前期准备工作。”那远坚定地说道。
江云飞满意地笑了笑，“很好，那远，我期待你的好消息。”