python中 mini-batch梯度下降的代码是什么

在Python中，Mini-Batch梯度下降是一种优化算法，它将数据集分割成小批量（mini-batches），然后计算每个批次的梯度并更新模型参数。这里是一个简单的示例，假设我们有一个线性回归模型，使用Scikit-Learn库：

import numpy as np

class LinearRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, batch_size=32):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.batch_size = batch_size
        self.weights = None
        self.bias = None

    def fit(self, X, y):
        m, n = X.shape
        self.weights = np.zeros(n)
        self.bias = 0

        # 遍历整个数据集，分批训练
        for i in range(0, m, self.batch_size):
            batch_X = X[i:i + self.batch_size]
            batch_y = y[i:i + self.batch_size]

            # 梯度计算和参数更新
            gradients = (2 / batch_X.shape[0]) * (batch_X.T @ (batch_y - self.predict(batch_X)))
            self.weights -= self.learning_rate * gradients[:, 0]  # 更新权重
            self.bias -= self.learning_rate * gradients[0, 0]   # 更新偏置

    def predict(self, X):
        return X @ self.weights + self.bias

# 使用示例
X = ... # 输入特征矩阵
y = ... # 输出标签向量
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

在这个例子中，`fit`方法执行了 Mini-Batch梯度下降，每次迭代处理数据的一个小批次。注意，这只是一个基础版本，实际应用可能需要更复杂的循环控制、数据预处理以及学习率调整等。