机器学习：随机梯度下降算法

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）是机器学习中常用的优化算法之一。它是一种迭代的优化算法，用于最小化损失函数，并更新模型参数以适应训练数据。与传统的梯度下降算法相比，随机梯度下降每次迭代只使用一个样本来计算梯度，因此具有更快的训练速度。在本文中，我们将详细介绍随机梯度下降算法的原理，并提供相应的Python代码示例。

算法原理：

1. 初始化模型参数：随机选择一组初始参数。
2. 随机选择一个样本：从训练集中随机选择一个样本。
3. 计算梯度：使用选定的样本计算损失函数对模型参数的梯度。
4. 更新参数：根据计算得到的梯度和学习率更新模型参数。
5. 重复步骤2-4：重复执行步骤2至4，直到达到指定的迭代次数或收敛条件。

下面是使用Python实现的随机梯度下降算法的示例代码：

import numpy as np

def stochastic_gradient_descent(X, y, learni