基于梯度下降算法的线性模型加正则化代码

下面是基于梯度下降算法的线性模型加正则化的Python代码示例：

import numpy as np

class LinearRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, iterations=1000, l1_penalty=0, l2_penalty=0):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.iterations = iterations
        self.l1_penalty = l1_penalty
        self.l2_penalty = l2_penalty
    
    def fit(self, X, y):
        self.m, self.n = X.shape
        self.W = np.zeros(self.n)
        self.b = 0
        self.X = X
        self.y = y
        
        for i in range(self.iterations):
            self.update_weights()
        
        return self
    
    def update_weights(self):
        y_pred = self.predict(self.X)
        dW = np.zeros(self.n)
        
        for j in range(self.n):
            if self.W[j] > 0:
                dW[j] = (2 * self.l2_penalty * self.W[j]) + self.l1_penalty
            else:
                dW[j] = (2 * self.l2_penalty * self.W[j]) - self.l1_penalty
        
        dW = dW + (1 / self.m) * np.dot(self.X.T, (self.y - y_pred))
        db = (1 / self.m) * np.sum(self.y - y_pred)
        
        self.W = self.W - (self.learning_rate * dW)
        self.b = self.b - (self.learning_rate * db)
        
        return self
    
    def predict(self, X):
        return np.dot(X, self.W) + self.b

在上面的代码中，`LinearRegression`类表示线性回归模型。在初始化时，我们指定了学习率、迭代次数、L1正则化参数和L2正则化参数。在`fit`方法中，我们初始化权重向量`W`和偏置`b`，然后对模型进行训练。在训练过程中，我们使用梯度下降算法更新权重向量和偏置。在`update_weights`方法中，我们计算了梯度向量`dW`和偏置的梯度`db`，并使用它们来更新权重向量`W`和偏置`b`。在计算梯度向量`dW`时，我们使用了L1和L2正则化，以避免过拟合问题。最后，在`predict`方法中，我们使用训练好的模型来进行预测。

使用上述代码示例，我们可以进行基于梯度下降算法的线性回归模型加正则化的训练和预测。