随机梯度下降matlab

在 MATLAB 中实现随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）可以按照以下步骤进行：

1. 初始化参数：设置学习率（learning rate）和迭代次数（iterations），然后随机初始化模型参数。

2. 随机选择样本：从训练数据集中随机选择一个样本。

3. 计算梯度：根据选中的样本计算损失函数关于模型参数的梯度。

4. 更新参数：使用梯度下降更新模型参数。通过将学习率乘以梯度，然后从当前参数中减去该值来更新参数。

5. 重复步骤2-4，直到达到预定的迭代次数。

下面是一个基本的 MATLAB 代码示例：

% 设置学习率和迭代次数
learningRate = 0.01;
iterations = 1000;

% 随机初始化参数
theta = randn(1, n);

% 进行迭代
for i = 1:iterations
    % 随机选择一个样本
    randomIndex = randi([1, m]);
    x = X(randomIndex, :);
    y = Y(randomIndex);
    
    % 计算梯度
    gradient = (x * theta' - y) * x;
    
    % 更新参数
    theta = theta - learningRate * gradient;
end

% 训练完成后，得到最终的参数theta

在上述示例中，X 是输入特征矩阵，Y 是目标变量向量，m 是样本数，n 是特征数。你可以根据具体的问题对代码进行修改和适应。