随机梯度下降法只能应用于训练神经网络等机器学习模型吗

不完全是。虽然随机梯度下降法被广泛应用于训练神经网络等机器学习模型，但它也可以用于其他优化问题的求解中。随机梯度下降法的核心思想是通过迭代更新权重参数来最小化损失函数，因此只要有一个可导的损失函数，就可以使用随机梯度下降法进行优化。比如，在支持向量机（SVM）和逻辑回归等模型中，也可以使用随机梯度下降法来更新模型参数。