问题：
[单选题]scikit-learn中的逻辑回归解决方案“liblinear”使用的是CD优化（即coordinate descent，坐标下降）算法，则下面的描述错误的是：
ACD是一种梯度优化算法。
B在每次迭代中，该方法在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索以求得一个函数的局部极小值。在整个过程中循环使用不同的坐标方向。
C该方法从一个初始的猜测值以求得函数的局部最优值。该方法需要迭代进行。
D如果在某次迭代中，函数得不到优化，说明一个驻点已经达到。但是对于非平滑函数，坐标下降法可能会在在非驻点中断执行
答案解析：
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