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引言 在机器学习中，梯度下降算法（Gradient Descent）是一个重要的概念。它是一种优化算法，用于最小化目标函数，通常是损失函数。 简而言之，梯度下降帮助我们找到一个模型最优的参数，使得模型的预测更加准确。 本文将深入探讨梯度下降算法的原理、公式以及如何在Python中实现这一算法。 1. 梯度下降算法的理论基础 1.1 什么是梯度？ 在数学中，梯度是一个向量，表示函数在某一点的变化率和方向。在多维空间中，梯度指向函数上升最快的方向。 我们可以通过梯度来找到函数的最小值或最大值。对于损失函数，我们关注的是最小值。 1.2 梯度下降的基本思想 梯度下降的核心思想是通过不断调整参数，沿着损失函数的梯度方向移动，从而逐步逼近最小值。具体步骤如下： 1. 初始化参数： 随机选择参数的初始值。 2. 计算梯度： 计算损失函数
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