机器学习随机梯度下降原理

随机梯度下降法是机器学习中常用的优化算法之一。它的核心思想是通过随机选取一个样本来进行梯度下降，而不是遍历所有样本。这样可以大大提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。

具体来说，随机梯度下降法的参数更新过程如下：
1. 随机初始化模型参数。
2. 随机从训练数据中选取一个样本。
3. 计算选取样本的损失函数关于模型参数的梯度。
4. 根据梯度方向更新模型参数。
5. 重复步骤2-4，直到达到预定的停止条件。

相比于批梯度下降（BGD），随机梯度下降（SGD）的优势在于它的计算成本较低，尤其在大规模数据集上表现更好。但是，SGD也存在一些缺点，比如对于非凸问题可能会陷入局部极小值，同时参数更新的不稳定性也可能导致训练过程的震荡。