当我们在vw-hyperopt中指定"--algorithms=sgd“时，它是否运行自适应、标准化和不变更新？

当我们在vw-hyperopt中指定"--algorithms=sgd"时，它运行的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）算法。随机梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练机器学习模型。它的特点是每次迭代只使用一个样本来更新模型参数，因此计算速度较快。

关于自适应、标准化和不变更新的问题，这些概念与随机梯度下降算法的具体实现方式有关，而不是由"--algorithms=sgd"参数决定。下面分别介绍这些概念：

1. 自适应（Adaptive）：自适应优化算法是指根据当前的优化情况自动调整学习率或其他参数的算法。它可以根据模型在训练过程中的表现动态地调整学习率，以提高收敛速度和效果。常见的自适应优化算法有AdaGrad、RMSprop和Adam等。
2. 标准化（Normalization）：标准化是指将数据转化为均值为0，方差为1的分布。在机器学习中，标准化可以提高模型的稳定性和收敛速度，避免不同特征之间的尺度差异对模型训练的影响。常见的标准化方法有Z-score标准化和MinMax标准化等。
3. 不变更新（Invariant Update）：不变更新是指在模型训练过程中，对于某些特定的变量或参数，其更新方式是固定的，不受其他因素的影响。这种更新方式可以保持某些特性或约束条件的不变性。在随机梯度下降算法中，通常会对学习率进行不变更新，以保证模型参数的收敛性和稳定性。

总结起来，当我们在vw-hyperopt中指定"--algorithms=sgd"时，它运行的是随机梯度下降算法，但具体是否运行自适应、标准化和不变更新，需要根据vw-hyperopt的实现方式来确定。如果需要使用自适应、标准化和不变更新等功能，可以查阅vw-hyperopt的文档或代码，了解其具体实现和参数设置。