L2对数回归的随机梯度下降

L2对数回归是一种常见的分类算法，通过随机梯度下降（SGD）来最小化损失函数。下面是使用Python实现L2对数回归的随机梯度下降的代码示例：

import numpy as np

def sigmoid(z):
    return 1 / (1 + np.exp(-z))

def predict(X, w):
    z = np.dot(X, w)
    return sigmoid(z)

def log_loss(y_pred, y_true):
    return -np.mean(y_true * np.log(y_pred) + (1 - y_true) * np.log(1 - y_pred))

def l2_logistic_regression_SGD(X, y, alpha=0.01, epochs=100, lmbda=0.01):
    n_samples, n_features = X.shape
    w = np.zeros(n_features)
    for _ in range(epochs):
        for i in range(n_samples):
            y_pred = predict(X[i], w)
            gradient = (y_pred - y[i]) * X[i] + 2 * lmbda * w
            w -= alpha * gradient
    return w

# 示例用法
X = np.array([[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]])
y = np.array([0, 0, 1, 1])
w = l2_logistic_regression_SGD(X, y)
print(w)

上述代码中的sigmoid函数用于计算sigmoid函数值，predict函数用于预测标签，log_loss函数用于计算对数损失函数，l2_logistic_regression_SGD函数是实现L2对数回归的随机梯度下降算法的主要函数。

在示例中，我们给出了一个简单的输入矩阵X和对应的标签y，然后使用l2_logistic_regression_SGD函数来训练模型并获得权重w。最后打印出权重的值。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的数据预处理和参数调优。