机器学习中的梯度下降算法详解

机器学习中的梯度下降算法是一种常用的优化方法，本文将对该算法的原理进行详细讲解。梯度下降法通过不断迭代，沿着损失函数梯度的相反方向更新模型参数，从而使损失函数逐渐减小，实现对模型的优化。在讲解算法的过程中，我们将介绍梯度下降法的基本思想、具体步骤和常见的变种算法。通过了解梯度下降法的原理，可以帮助我们更好地理解机器学习中的优化过程和模型训练的原理。