实现随机梯度下降

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。它是梯度下降算法的一种变体，通过随机选择一小部分样本来估计整体样本的梯度，从而更新模型参数。

SGD的主要优势是在大规模数据集上的高效性，因为它只使用了一小部分样本来计算梯度。相比于传统的梯度下降算法，SGD的计算速度更快，尤其适用于大规模数据集和高维特征空间。

应用场景：

1. 机器学习模型训练：SGD广泛应用于各种机器学习算法的训练过程，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。
2. 深度学习：在深度学习中，SGD通常与反向传播算法结合使用，用于训练神经网络模型。
3. 自然语言处理：在文本分类、情感分析等任务中，SGD可用于训练文本分类器和情感分析模型。

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