簡單隨機梯度下降演算法

import numpy as np

import matplotlib as plt
import os
os.environ[
'tf_cpp_min_log_level']=
'2'x = np.arange(50)
#0~50
np.random.seed(1)
#每次生成的隨機數相同
randomarray =
(np.random.random(50)
*2-1
)*5y =
2*x + randomarray
x = x.reshape(50,
1)y = y.reshape(50,
1)all_data = np.concatenate(
(x, y)
, axis=1)
#拼接#劃分樣本為訓練集和測試集
np.random.shuffle(all_data)
#打亂資料集
train_data = all_data[:40
]test_data = all_data[40:
]#隨機梯度下降
#超引數
lr =
0.001
#學習率
n =100
epsilion =
200#引數
theta = np.random.rand(
)while
true
:    np.random.shuffle(train_data)
for n in
range
(n):
#取隨機樣本
randint = np.random.randint(0,
20)rand_x = train_data[randint][0
]        rand_y = train_data[randint][1
]#計算梯度
grad = rand_x *
(rand_x * theta - rand_y)
#更新theta
theta = theta - lr * grad
#計算更新theta後的錯誤率
x = train_data[:,
0]y = train_data[:,
1]loss = np.
sum(
0.5*
((theta * x - y)**2
))if loss < epsilion:
print
('number:'
, n,
'theta:'
, theta,
'loss:'
, loss)
break

number:

99 theta:
1.9906740352654155 loss:
195.6708811579648

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