SGD是什么，SGD如何使用，SGD具体例子

SGD是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）的缩写，是一种优化算法，用于训练机器学习模型。它的主要思想是通过不断地调整模型参数来最小化损失函数。在每次迭代中，SGD随机选择一个样本来计算梯度，并朝着梯度的方向更新模型参数。这样可以大大降低计算成本，加快模型训练的速度。一个常见的例子是使用SGD来训练一个简单的线性回归模型，其中模型参数是斜率和截距。