human: 给我一个随机梯度下降算法的例子。
 bot: 随机梯度下降算法是一种用于优化的迭代算法，常用于机器学习和深度学习中。它的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数。具体而言，随机梯度下降算法通过计算每个样本的梯度来更新模型参数，而不是像批量梯度下降算法那样使用所有样本的梯度。这样做的好处是可以加快算法的收敛速度，并且可以处理大规模数据集。随机梯度下降算法的一个例子是在在线学习中使用的在线随机梯度下降算法，它可以逐个样本地更新模型参数，适用于数据流式处理的场景。