解释梯度下降的概念.
梯度下降是一种优化算法,用于找到函数的最小值.它通常用于机器学习中,以最小化与给定模型相关的成本函数,如线性回归,物流回归和神经网络,以提高模型预测的准确性.梯度下降背后的基本想法是对模型参数 (或权重) 的值进行反复调整,以达到成本函数的最的下降方向.成本函数的梯度与参数的相对给我们最的下降方向,梯度的大小告诉我们斜率的度.在每次代时,参数通过向负梯度迈出一步来更新.在学习阶段或步骤中,我们会采取几种不同的 iterative 变化来确定模型的最小梯度和降梯度.在每次代过程中,我们可以通过一个简单的调整算法来更接近,包括如何通过代变化和变化,以及如何在模型的降梯度和降梯度上变化,从而使我们能够更接近最佳的参数.在每次代过程中,我们可以通过一个更大的变化算法来确定该模型的最小梯度和降梯度.在每次代过程中,我们可以更接近该模型的性能,并通过一个更大的变化算法来找到最佳参数和变化.