梯度下降法的原理
梯度下降法的核心思想是迭代更新模型參數，使得損失函數逐步下降到最小值。梯度下降法的基本步驟如下：
首先，隨機初始化模型參數；然后，計算損失函數對參數的梯度，即求解損失函數在當前參數處的導數；更新參數，將當前參數減去學習率乘以梯度值；重復上述過程，直到滿足停止條件，如梯度接近0，或者達到預設的最大迭代次數。梯度下降法的變種
梯度下降法有多種變種，包括批量梯度下降法（BGD）、隨機梯度下降法（SGD）和小批量梯度下降法（MBGD）。
批量梯度下降法：每次更新參數時使用所有樣本計算梯度。雖然精度高，但計算效率低。隨機梯度下降法：每次更新參數時僅使用一個樣本計算梯度。雖然效率高，但收斂速度慢且容易陷入局部優(yōu)異。小批量梯度下降法：介于BGD和SGD之間，每次更新參數時使用一部分樣本計算梯度，既保證了效率，又能較好地收斂。梯度下降法的應用
梯度下降法被廣泛應用于機器學習和深度學習中的許多問題，如線性回歸、邏輯回歸、神經網絡等。
延伸閱讀
深入理解梯度下降法
在了解了梯度下降法的基本概念和變種后，可以深入學習一下如何選擇合適的學習率、如何避免陷入局部優(yōu)異、如何使用動量項或者自適應學習率方法（如Adam）加速梯度下降等高級主題，這將有助于我們更好地理解和使用梯度下降法。
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