梯度下降，使用python代码

梯度下降是一种常用的优化算法，用于机器学习中的参数优化问题。其基本思想是，通过不断地迭代，使用训练数据对参数进行调整，使得模型的预测误差最小化。

下面是使用 Python 代码实现梯度下降算法的例子：

import numpy as np

# 定义损失函数
def loss(x, y, w):
    y_pred = w * x
    return (y_pred - y) ** 2

# 定义损失函数的梯度
def gradient(x, y, w):
    return 2 * x * (w * x - y)

# 初始化参数
w = np.random.randn()

# 设定学习率
learning_rate = 0.01

# 迭代优化参数
for epoch in range(100):
    # 计算当前的损失值
    current_loss = loss(x, y, w)
    # 计算当前的梯度
    grad = gradient(x, y, w)
    # 更新参数
    w = w - learning_rate * grad
    # 输出当前的损失值
    print("Epoch %d: loss=%.4f" % (epoch, current_loss))

在这个例子中，我们定义了一个线性回归模型，并使用梯度下降算法对参数进行优化。具体来说，我们定义了损失函数 `loss` 和损失函数的梯度 `gradient`，然后在每一个迭代周期中，计算当前的损失值和梯度，并根据学习率更新参数。最终，我们可以通过输出每一个迭代周期的损