逻辑回归的小批量梯度下降算法实现

逻辑回归的小批量梯度下降算法实现步骤如下：

1. 初始化权重和偏置：将权重和偏置初始化为随机值或者0。
2. 定义损失函数：使用逻辑回归的损失函数，例如交叉熵损失函数。
3. 设置学习率和迭代次数：选择合适的学习率和迭代次数。
4. 随机抽取小批量样本：从训练集中随机选择一小批量样本。
5. 前向传播：计算每个样本的预测值。
6. 计算梯度：根据预测值和真实值计算梯度。
7. 更新参数：根据计算得到的梯度更新权重和偏置。
8. 重复步骤4-7，直到达到指定的迭代次数或收敛。