使用python语言自定义批量梯度下降函数

在Python中，我们可以自定义一个批量梯度下降(Batch Gradient Descent)函数，用于优化机器学习模型的参数。批量梯度下降是一种常见的优化算法，它在每次迭代中都会计算所有训练样本的梯度平均值，然后更新模型参数。以下是创建一个简单批量梯度下降函数的基本步骤：

import numpy as np

def batch_gradient_descent(loss_func, model_params, training_data, learning_rate, num_iterations):
    # loss_func: 指定损失函数
    # model_params: 需要优化的模型参数
    # training_data: 训练数据集 (输入特征和对应目标)
    # learning_rate: 学习率，决定了每次参数更新的大小
    # num_iterations: 总迭代次数

    # 初始化参数
    params = model_params.copy()
    gradients = np.zeros_like(params)

    for _ in range(num_iterations):
        # 计算当前批次的梯度
        for sample, target in training_data:
            gradient = compute_gradient(loss_func, params, sample, target)
            gradients += gradient / len(training_data)  # 平均梯度

        # 更新参数
        params -= learning_rate * gradients
        gradients = np.zeros_like(gradients)  # 清零梯度，准备下一轮迭代

    return params

# 其他辅助函数如compute_gradient需要你自己实现，通常会涉及链式法则求导

在这个例子中，`compute_gradient`是一个内部函数，你需要实现损失函数对模型参数的具体导数计算。在实际应用中，这可能会依赖于你使用的模型和损失函数。