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所以我有一个任务来编码随机梯度体面，基本上我发现从多个向量中随机采样同时保持顺序不变有点问题。我的代码如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt
import random

x = np.array([0.,0.,0.,100.,100.,300.,300.,900.,900.,900.])
y = np.array([0.,0.,1.,0.,1.,1.,1.,0.,1.,1.])


def f(b0,b1,x,y):
    vec = [y[i]*np.log(1/(1+np.exp(-b0-b1*x[i]))) + (1-y[i])*np.log(1 - (1/(1+np.exp(-b0-b1*x[i])))) for i in range(len(y))]
    return sum(vec)

def dervf0(b0,b1,x,y):
    vec = [-y[i] + (1/(1+np.exp(-b0-b1*x[i]))) for i in range(len(y))]
    return sum(vec)
def dervf1(b0,b1,x,y):
    vec = [-x[i]*(y[i]-(1/(1+np.exp(-b0-b1*x[i])))) for i in range(len(y))]
    return sum(vec)

def SGD(v,x,y,tol,maxiter):
    x = #random selection
    y= #random selection
    for i in range(maxiter):
        theta_new = v - 0.001*np.array(
            [dervf0(v[0], v[1], x, y),
             dervf1(v[0], v[1], x, y)])
        if np.linalg.norm(theta_new - v) < tol: 
            break
        else:
            v = theta_new
            #print('i\t{}\tv\t{}\ttheta_new\t{}'.format(i, v, theta_new))
    return theta_new,i

正如你所看到的，我有 2 个向量，x 和 y，它们是链接的，例如 x[0] 是一个实验，它给了我们 y[0] = 0。在我看来，没有结构的随机抽样是没有意义的. 我正在努力做的是在 SGD 函数中，我想要 x 的 n 点和 y 的 n 点，但结构正确！任何帮助表示赞赏！

是

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您可以使用以下方法获取要采样的索引列表 -

import random

x = ['This', 'is', 'a', 'random', 'sampling', 'example']

n = len(x)
k = 5
indices_to_sample = sorted(random.sample(range(n),k)) # Chooses k out of n indices and sorts them
for i in indices_to_sample:
    print(x[i]) # Gets x at index i

在random.sample 文档中阅读更多内容

于 2020-10-19T08:18:17.470 回答