python随机梯度下降法的编程

以下是使用Python实现随机梯度下降法的基本步骤：

1. 定义损失函数：定义目标函数和代价函数，常见的目标函数包括线性回归、逻辑回归等。

2. 初始化参数：对于线性模型，初始化权重向量；对于逻辑回归模型，初始化权重向量和偏差。

3. 随机化样本顺序：每次迭代时，随机打乱样本顺序，以避免过拟合。

4. 遍历样本：对于每个样本，计算梯度并更新参数。

5. 重复迭代：重复 3 和 4 步直到满足停止条件。

以下是一段使用随机梯度下降法实现线性回归的Python代码示例：

import numpy as np

def sgd(X, y, w, lr, epochs):
    n_samples, n_features = X.shape
    for epoch in range(epochs):
        for i in range(n_samples):
            # 随机选择一个样本
            index = np.random.randint(0, n_samples)
            xi = X[index]
            yi = y[index]
            # 计算梯度
            grad = xi.dot(w) - yi
            # 更新权重向量
            w = w - lr * xi * grad
    return w

# 生成测试数据
X = 2 * np.random.rand(100, 1)
y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1)

# 初始化权重向量
w = np.random.randn(1)

# 使用随机梯度下降法训练线性回归模型
w = sgd(X, y, w, lr=0.01, epochs=100)

# 打印训练结果
print("权重向量：", w)

在上面的代码中，我们首先生成了 100 个带有随机噪声的一元线性回归数据，然后通过随机梯度下降法训练了线性回归模型，最终输出了训练得到的权重向量。