参考：https://crazyang.blog.csdn.net/article/details/846185361、关于SGD算法：随机梯度下降算法的出现是因为，BGD的迭代速度在大数据量下会变得很慢，因为它每次迭代都是用的是所有的数据样本。而SGD一次迭代只需要使用一个样本。可以根据这一个样本来计算梯度。# 随机梯度下降SGD# 拟合函数为：y = theta * x# 代价函数为：J =

回顾流运算符和加减运算符的重载。重点掌握赋值运算符的重载。void operator=（const Vector&v）；#include <iostream>using namespace std;/**作者:youshen_wwd*时间：2020/5/14*题目：设向量X=(x1,x2,…,xn)和Y=(y1,y2…,yn),它们之间的加、减分别定义为：X+Y=(x1+y1,