线性回归逻辑回归梯度下降

线性回归和逻辑回归都是常见的机器学习算法，它们都可以使用梯度下降来进行优化。

线性回归是一种用于建模连续因变量和自变量之间关系的算法。它基于一个线性模型，通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来确定最佳拟合直线。在梯度下降中，每次迭代都会根据损失函数对模型参数进行更新，直到达到最小化误差的目标。

逻辑回归是一种用于建模二分类问题的算法。它基于一个逻辑函数（也称为sigmoid函数），将线性模型的输出映射到0和1之间的概率值。在梯度下降中，通过最小化逻辑回归损失函数来更新模型参数，使预测值接近真实标签。

梯度下降是一种优化算法，用于更新模型参数以使损失函数最小化。在每次迭代中，通过计算损失函数对参数的偏导数（即梯度），然后按照梯度的反方向更新参数。这个过程会一直重复直到达到收敛条件或达到最大迭代次数。

总结一下，线性回归和逻辑回归都是通过梯度下降算法来优化模型参数，使其能够更好地拟合数据和进行预测。