梯度下降法是常用的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。其基本思想是通过计算函数的梯度来调整变量的值，使得函数值逐步减小，最终收敛到一个局部最小值。梯度下降法根据学习率的选择，可能会收敛到全局最小值或局部最小值。该算法的收敛速度受多种因素的影响，包括初始值、学习率和函数的性质。Python提供了简洁的实现方式，能够高效地求解优化问题，广泛应用于机器学习和深度学习领域。