梯度下降算法通俗易懂的讲解一下？

梯度下降算法是一种优化算法，常用于机器学习中的模型训练过程中。它的主要思想是通过不断迭代调整模型参数，使得损失函数最小化。

假设有一个函数 $f(x)$，我们需要求出它的最小值。梯度下降算法的基本思路是：从一个随机的起始点 $x_0$ 开始，每次沿着函数的负梯度方向移动一定的步长 $\alpha$，直到达到局部最小值或者收敛到全局最小值。

具体来说，梯度下降算法的步骤如下：

1. 选取起始点 $x_0$ 和学习率 $\alpha$；
2. 计算函数 $f(x)$ 在 $x_0$ 处的梯度 $\nabla f(x_0)$；
3. 沿着负梯度方向更新参数：$x_1 = x_0 - \alpha \nabla f(x_0)$；
4. 重复步骤 2 和 3，直到达到预设的停止条件。

其中，学习率 $\alpha$ 决定了每次更新的步长大小，如果 $\alpha$ 设置得太小，则收敛速度会很慢；如果设置得太大，则可能会错过局部最小值。

需要注意的是，梯度下降算法只能保证找到局部最小值，而不能保证找到全局最小值。因此，在实际应用中，通常需要多次运行梯度下降算法，并随机选取不同的起始点，以提高找到全局最小值的概率。