梯度下降算法是机器学习中一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值。它广泛应用于各种机器学习模型中，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
算法原理
梯度下降算法的基本思想是通过迭代的方式，沿着目标函数的梯度方向更新参数，从而逐渐逼近函数的最小值。
步骤：
- 初始化参数。
- 计算当前参数下的损失函数值。
- 计算损失函数关于参数的梯度。
- 根据梯度更新参数。
- 重复步骤2-4，直到满足停止条件（如损失函数值变化小于某个阈值）。
实现方法
梯度下降算法有多种实现方法，以下列举几种常见的：
- 批量梯度下降（Batch Gradient Descent）：每次迭代使用所有样本的梯度来更新参数。
- 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）：每次迭代只使用一个样本的梯度来更新参数。
- 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent）：每次迭代使用一小部分样本的梯度来更新参数。
优缺点
优点：
- 简单易实现。
- 可用于求解各种优化问题。
缺点：
- 梯度下降算法可能陷入局部最小值。
- 需要选择合适的步长。
实例链接
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