不同梯度下降法程序实现

不同梯度下降法有多种实现方式，常见的包括批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）和小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）。

1. 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：
批量梯度下降是最基本的梯度下降法，它在每一次更新参数时都使用所有的训练样本。其算法实现如下：

   while not converged:
       compute gradient of loss function w.r.t. parameters
       update parameters using gradient and learning rate

2. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）：
随机梯度下降在每一次更新参数时只使用一个随机选择的训练样本。其算法实现如下：

   while not converged:
       randomly pick a training sample
       compute gradient of loss function w.r.t. parameters using the selected sample
       update parameters using gradient and learning rate

3. 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：
小批量梯度下降是批量梯度下降和随机梯度下降的折中方式，它在每一次更新参数时使用一小批训练样本。其算法实现如下：

   while not converged:
       randomly pick a mini-batch of training samples
       compute gradient of loss function w.r.t. parameters using the selected mini-batch
       update parameters using gradient and learning rate