用Python写一个随机梯度下降法
时间: 2023-04-07 15:05:18 浏览: 67
可以的,以下是一个简单的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
def stochastic_gradient_descent(X, y, alpha=0.01, epochs=100):
m, n = X.shape
theta = np.zeros(n)
for epoch in range(epochs):
for i in range(m):
rand_idx = np.random.randint(0, m)
xi = X[rand_idx]
yi = y[rand_idx]
hypothesis = np.dot(xi, theta)
error = hypothesis - yi
gradient = alpha * error * xi
theta -= gradient
return theta
```
这个函数实现了随机梯度下降法,其中 X 是输入特征矩阵,y 是对应的标签向量,alpha 是学习率,epochs 是迭代次数。函数返回学习得到的参数向量 theta。
相关问题
用python写一个随机梯度下降算法
我可以给你一个参考的示例代码:
import numpy as np
def sgd(w, dw, learning_rate):
w -= learning_rate*dw
return w
# 定义一个随机梯度下降算法
def random_sgd(w, dw, learning_rate):
# 随机抽取一部分梯度
idx = np.random.choice(np.arange(len(dw)), size=32)
dw_sample = dw[idx]
# 更新参数
w -= learning_rate*dw_sample
return w
用Python写一个随机梯度下降算法并线性回归显示
我可以回答这个问题。要实现随机梯度下降算法并进行线性回归,可以使用Python中的NumPy库和Scikit-learn库。具体实现步骤可以参考以下代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.linear_model import SGDRegressor
# 生成随机数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.rand(100)
# 定义随机梯度下降模型
sgd = SGDRegressor(max_iter=1000, tol=1e-3)
# 训练模型
sgd.fit(X, y)
# 预测结果
y_pred = sgd.predict(X)
```
以上代码中,首先生成了100个样本,每个样本有10个特征。然后定义了一个随机梯度下降模型,并使用fit方法进行训练。最后使用predict方法进行预测,并将结果保存在y_pred变量中。