梯度下降算法；梯度下降算法的步骤

梯度下降算法是一种常用的优化算法，用于最小化一个损失函数。其步骤如下：

1. 初始化参数：随机初始化模型参数，如权重和偏置。

2. 计算损失函数：使用当前参数计算损失函数的值。

3. 计算梯度：计算损失函数关于每个参数的梯度，即损失函数对每个参数的偏导数。

4. 更新参数：使用梯度下降规则更新参数，即根据梯度的方向和大小来更新参数。常见的更新规则有批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降。

5. 重复步骤2~4：重复计算损失函数、梯度和更新参数，直到达到预设的停止条件，如达到最大迭代次数或损失函数收敛到一个较小的值。

梯度下降算法可以用于很多机器学习模型的训练，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。