Python中实现随机梯度下降(SGD)的方法
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简介：
本文介绍了在Python中如何实现随机梯度下降（SGD）算法，包括其原理、代码示例及应用场景。适合数据科学初学者参考学习。
使用神经网络进行样本训练以实现随机梯度下降算法如下所示：
定义一个SGD函数用于执行随机梯度下降过程。
```python
def SGD(self, training_data, epochs, mini_batch_size, eta, test_data=None):
if test_data:
n_test = len(test_data) # 测试集的数量
n = len(training_data)
for j in xrange(epochs):
random.shuffle(training_data)
```
这段代码中，`training_data` 是训练数据集合，`epochs` 表示总的迭代轮数，`mini_batch_size` 指的是每个小批量的样本数量，而 `eta` 则是学习率。如果提供了测试集 (`test_data`) ，那么在每次迭代前会计算并记录测试集上的性能表现。
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