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有许多种梯度下降算法，其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。 只有在数据很稀疏的场景中，会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD

scikit-learn 中的SGD方法是指梯度下降法

哪一项对梯度下降（GD）和随机梯度下降（SGD）的描述是正确的？1 在 GD 和 SGD 中，每一次迭代中都是更新一组参数以最小化损失函数。2 在 SGD 中，每一次迭代都需要遍历训练集中的所有样本