小批量梯度下降matlab代码

以下是使用matlab实现小批量梯度下降的代码示例：

% 初始化参数
theta = zeros(n, 1);
b = 0;
alpha = 0.01;
batch_size = 10;

% 迭代更新参数
for i = 1:num_iterations
    % 随机选择batch_size个样本
    batch_indices = randi(m, batch_size, 1);
    X_batch = X(batch_indices, :);
    y_batch = y(batch_indices);
    
    % 计算梯度
    [grad_theta, grad_b] = compute_gradient(X_batch, y_batch, theta, b);
    
    % 更新参数
    theta = theta - alpha * grad_theta;
    b = b - alpha * grad_b;
end

其中，`X`是训练数据集的特征矩阵，`y`是对应的标签向量，`n`是特征数量，`m`是样本数量，`num_iterations`是迭代次数，`compute_gradient`是计算梯度的函数。在每次迭代中，随机选择`batch_size`个样本进行计算，然后更新参数。

相关问题

小批量梯度下降法matlab

在Matlab中实现小批量梯度下降法可以按照以下步骤进行：

1. 定义损失函数（loss function），并将其转化为Matlab函数的形式。

2. 加载训练数据，并将其分成小批量（mini-batches）。

3. 初始化模型参数。

4. 在每个小批量上进行以下操作：

a) 计算小批量的梯度（gradient）。

b) 使用学习率（learning rate）更新模型参数。

5. 重复步骤4，直到达到收敛条件（如最大迭代次数）。

以下是一个简单的Matlab代码实现：

% 定义损失函数
function loss = myLossFunction(theta, X, y)
    m = length(y);
    h = sigmoid(X * theta);
    loss = -1/m * (y' * log(h) + (1 - y') * log(1 - h));
end

% 加载数据
load('train_data.mat');
m = size(X, 1);

% 定义模型参数
theta = zeros(size(X, 2), 1);

% 定义参数
alpha = 0.1; % 学习率
batch_size = 64; % 每个小批量的大小
max_iter = 1000; % 最大迭代次数

% 训练模型
for i = 1:max_iter
    % 分割小批量
    idx = randperm(m);
    X_batch = X(idx(1:batch_size), :);
    y_batch = y(idx(1:batch_size));
    
    % 计算梯度
    grad = 1/batch_size * X_batch' * (sigmoid(X_batch * theta) - y_batch);
    
    % 更新参数
    theta = theta - alpha * grad;
    
    % 计算损失
    loss = myLossFunction(theta, X, y);
    fprintf('Iteration %d, Loss: %f\n', i, loss);
end

其中，sigmoid函数的实现如下：

function g = sigmoid(z)
    g = 1./(1+exp(-z));
end

注意，这只是一个简单的实现示例，实际应用中需要根据具体问题进行调整和优化。

小批量梯度下降法matlab实现

以下是使用 MATLAB 实现小批量梯度下降法的示例代码：

% 随机生成数据集
X = randn(100,2);
y = 2*X(:,1) - 3*X(:,2) + randn(100,1);

% 初始化参数
theta = randn(2,1);
alpha = 0.01;
batch_size = 10;
num_iters = 100;

% 迭代更新参数
for i = 1:num_iters
    % 随机选择一批数据
    idx = randperm(size(X,1),batch_size);
    X_batch = X(idx,:);
    y_batch = y(idx);

    % 计算梯度
    grad = X_batch'*(X_batch*theta - y_batch);

    % 更新参数
    theta = theta - alpha*grad;
end

在上面的代码中，我们首先随机生成一个数据集，然后初始化模型参数 `theta`、学习率 `alpha`、小批量数据的大小 `batch_size` 和迭代次数 `num_iters`。接着，我们使用一个 `for` 循环来迭代更新参数。在每次迭代中，我们随机选择一批数据，计算梯度并更新参数。最终，我们得到了一个能够较好地拟合数据的模型参数 `theta`。

需要注意的是，以上代码只是一个简单的示例，实际应用中还需要根据具体情况对其进行修改和优化。