 Expliquer le processus de calcul de la descente de gradient par rapport à la régression linéaire
La descente de gradient est un processus utilisé dans la régression linéaire pour trouver les valeurs des paramètres (coefficients) d'une équation linéaire qui minimisent une fonction de coût donnée. Le processus fonctionne en prenant la dérivée de la fonction de coût pour trouver la direction de la descente la plus raide, puis en ajustant les paramètres en conséquence. Le processus est itératif, et chaque itération réduit le coût du modèle jusqu'à ce qu'une valeur de paramètre optimale soit atteinte. La descente de gradient peut également être utilisée dans la régression logistique pour maximiser la vraisemblance des données.