随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种优化算法，用于求解机器学习和深度学习中的目标函数的最小值。它是标准梯度下降算法的一个变种，主要区别在于每一次更新权重时只使用一个训练样本，而不是整个训练集。这样做的优点是计算速度更快，因为每次迭代计算量更小，同时还能在某种程度上增加算法的鲁棒性，因为算法更不容易陷入局部最优解。

以线性回归问题为例。给定一个训练集D={(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)}，其中x_i是特征向量，y_i是对应的标签。我们的目标是找到一条直线（线性模型），使得预测值和实际值之间的误差最小。这个误差可以用均方误差（Mean Squared Error, MSE）来表示：

MSE = (1/n) * ∑(y_i - (w*x_i + b))^2

其中w和b是线性模型的参数，需要通过优化算法求解。

随机梯度下降算法的基本步骤如下：

1. 初始化w和b的值，通常可以取较小的随机数或者全零向量。

2. 选择一个训练样本（x_i, y_i），计算模型的预测值：y_pred = w*x_i + b。

3. 计算预测值和实际值之间的误差：error = y_i - y_pred。

4. 根据误差更新w和b的值：

    w = w + learning_rate * error * x_i

    b = b + learning_rate * error

5. 重复步骤2-4直到满足某个停止条件，例如迭代次数达到设定值或者误差小于某个阈值。

在这个过程中，learning_rate是一个超参数，控制着算法的收敛速度。较大的learning_rate可能使得算法收敛更快，但也可能导致震荡，甚至错过最优解；较小的learning_rate则可能使得算法收敛更慢，但能更精确地逼近最优解。实际应用中，需要根据问题具体情况调整learning_rate的值。