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，用于寻找函数的最小值。其基本思想是在每个迭代步骤中，朝着函数梯度的相反方向前进，从而逐渐接近最小值点。下面是梯度下降算法的步骤：

1. 初始化参数：首先需要确定初始参数，一般可以随机初始化或者根据问题的特点设置初始值。

2. 计算梯度：对于给定的目标函数，需要计算其梯度，即函数在当前参数值下的导数。这可以通过解析式计算，或者使用数值方法进行估计。

3. 更新参数：根据梯度的方向和步长，更新参数的值。步长通常需要调整，以保证算法收敛到最小值点。

4. 重复迭代：重复执行步骤2和步骤3，直到达到预定的迭代次数或者满足收敛条件为止。

需要注意的是，梯度下降算法可能会陷入局部最优解，而非全局最优解。因此，在应用梯度下降算法时，需要考虑问题的特点，选择合适的学习率和优化算法，以提高算法的收敛性和泛化性。