以下关于梯度下降和随机梯度下降的说明，哪些描述是正确的（）A. 在每次迭代中，随机梯度下降需要计算训练集所有样本的误差和，用于更新模型参数；B. 梯度下降是遗传算法的一种参数优化算法C. 在梯度下降和随机梯度下降中，为了最小化损失函数，通常使用循环迭代的方式不断更新模型参数；D. 在每次迭代中，梯度下降使用所有数据或者部分训练数据，用于更新模型参数.

本题考查对梯度下降（Gradient Descent, GD）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）核心概念的理解，重点区分两者的迭代方式和数据使用特点。解题关键在于：

1. GD与SGD的更新机制差异：GD每次迭代使用全部训练数据，SGD每次仅用单个样本或小批量样本。
2. 算法本质：GD和SGD均通过迭代更新模型参数来最小化损失函数，属于优化算法而非遗传算法。
3. 选项表述的严谨性：需注意选项中“所有样本”“部分数据”等关键词的准确性。

选项A

错误。随机梯度下降（SGD）的核心特点是每次迭代仅使用一个样本（或小批量样本）计算误差和更新参数，而非计算全部样本的误差和。若使用全部样本，则退化为普通梯度下降（GD）。

选项B

错误。梯度下降（GD）是一种基于梯度的优化算法，通过计算损失函数的梯度来更新参数。而遗传算法属于进化算法，通过模拟生物进化过程进行优化，两者本质不同。

选项C

正确。无论是GD还是SGD，均采用循环迭代的方式：在每次迭代中计算梯度并更新参数，逐步逼近损失函数的最小值。

选项D

正确。梯度下降（GD）通常使用全部训练数据（批梯度下降）或部分数据（小批量梯度下降，Mini-batch GD）更新参数。随机梯度下降（SGD）则每次仅用单个样本，但题目中选项D描述的是GD的特性，因此正确。