python的梯度下降

Python的梯度下降是一种常用的优化算法，用于寻找函数的最小值。在机器学习中，梯度下降被广泛应用于线性回归、逻辑回归和神经网络等模型的训练过程中。其基本思想是通过不断地调整参数来最小化损失函数，从而找到最优解。具体来说，梯度下降的过程是通过计算损失函数对参数的偏导数来确定参数的更新方向和步长，从而不断地迭代更新参数，直到达到收敛条件为止。在Python中，可以使用NumPy等库来实现梯度下降算法。