由随机梯度上升算法，改进成小批量梯度上升算法，python

小批量梯度上升算法（mini-batch gradient ascent）是在随机梯度上升算法的基础上进行的改进，它是一种更加高效的优化算法，可以加快模型的训练速度。

在Python中，可以通过以下代码实现小批量梯度上升算法：

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1.0 / (1 + np.exp(-x))

def gradAscent(dataMat, labelMat, alpha=0.001, maxIter=500):
    m, n = np.shape(dataMat)
    weights = np.ones((n, 1))
    for i in range(maxIter):
        dataIndex = list(range(m))
        # 每次随机选取一定数量的样本进行更新
        batchSize = 100
        batchIndex = np.random.choice(dataIndex, size=batchSize)
        batchData = dataMat[batchIndex]
        batchLabel = labelMat[batchIndex]
        # 计算梯度并更新权重
        h = sigmoid(np.dot(batchData, weights))
        error = batchLabel - h
        weights = weights + alpha * np.dot(batchData.T, error)
    return weights

上述代码中，dataMat是输入数据矩阵，labelMat是数据标签向量，alpha是学习率，maxIter是最大迭代次数。在循环中，首先将所有样本的索引存储在dataIndex列表中，然后每次从dataIndex列表中随机选取一定数量的样本进行更新，这个数量由batchSize指定。然后计算梯度，并更新权重。最后返回训练好的权重weights。

需要注意的是，每次选取的样本数量batchSize需要根据实际情况调整，一般情况下，小批量的大小应该是一个比较小的数，比如100左右。此外，还需要对数据进行归一化处理，以避免梯度爆炸或梯度消失的问题。