如何用python实现MBGD
时间: 2023-02-23 13:29:27 浏览: 52
Mini-Batch Gradient Descent(MBGD)是一种用于训练深度学习模型的优化算法。它是一种改进的梯度下降算法,通过分批处理训练数据来加速训练。
要用Python实现MBGD,可以遵循以下步骤:
1. 导入必要的库,如numpy、pandas等。
2. 加载训练数据。
3. 定义模型,初始化模型参数。
4. 实现MBGD算法:
a. 随机选择一个小批量数据。
b. 计算该小批量数据上的损失函数的梯度。
c. 更新模型参数:沿着梯度的反方向使用某种优化算法,如梯度下降,梯度下降的动量等。
d. 重复步骤4a至4c,直到达到某种停止条件,例如达到最大迭代次数或损失函数值达到最小值。
5. 评估模型,并使用测试数据进行预测。
以下是一个简单的MBGD算法的代码实现示例:
```
import numpy as np
def MBGD(X, y, batch_size, learning_rate, max_iters):
num_samples, num_features = X.shape
theta = np.zeros((num_features, 1))
for iteration in range(max_iters):
indices = np.random.choice(num_samples, batch_size)
X_batch = X[indices]
y_batch = y[indices]
predictions = np.dot(X_batch, theta)
error = predictions - y_batch
gradient