随机梯度下降最优化 python

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常用的优化算法，用于求解机器学习和深度学习模型的参数。在Python中，可以使用NumPy库来实现SGD算法。

以下是一个使用Python实现SGD的示例代码：

import numpy as np

def sgd(X, y, learning_rate=0.01, epochs=100):
    # 初始化参数
    theta = np.zeros(X.shape[1])
    m = len(X)
    
    # 迭代更新参数
    for epoch in range(epochs):
        # 随机打乱样本顺序
        permutation = np.random.permutation(m)
        X = X[permutation]
        y = y[permutation]
        
        # 遍历每个样本进行更新
        for i in range(m):
            xi = X[i]
            yi = y[i]
            
            # 计算预测值和误差
            pred = np.dot(xi, theta)
            error = pred - yi
            
            # 更新参数
            theta -= learning_rate * (2/m) * np.dot(xi.T, error)
    
    return theta

在上述代码中，X是输入特征矩阵，y是对应的目标变量。learning_rate表示学习率，用于控制参数更新的步长。epochs表示迭代次数。函数通过随机打乱样本顺序来实现SGD的随机性。在每次迭代中，遍历所有样本并更新参数。

希望这个示例对你有帮助！如有任何问题，请随时提问。