В линейной регрессии я получаю значения NAN для стоимости и веса

Question

    import numpy as np
    def cost_function(X,Y,B):
       J = np.sum((X.T.dot(B)-Y) ** 2) / (2 * len(Y))
       return J
    def gradient_descent(X,Y,B,alpha,iterations): 
        cost_history = [0] * iterations    
        for iteration in range(iterations):  
            h = X.T.dot(B)
            loss = h - Y
            gradient = X.dot(loss) / len(Y)
            B = B + (alpha * gradient)
            cost = cost_function(X,Y,B)
            cost_history[iteration] = cost
        return B,cost_history

B - веса (2,1) X - ввод (2700) Y - вывод (700,1) альфа - скорость обучения (0,001) итерации - 3000 Я использую функцию стоимости для расчетаошибка