什么是梯度下降
? ? ? ?梯度下降是一種在機器學習中用來優(yōu)化模型的方法，它的目標是找到使誤差函數(shù)達到最小值的模型參數(shù)。
? ? ? ?我們可以把梯度下降比作下山的過程。想象一下你站在一座山的山頂，你想要下到山底，而你的目標是走到離山底最近的位置。但是，由于你視線模糊，你并不知道下山的最佳路徑。在這種情況下，你只能用自己當前位置的周圍地形信息來決定下一步走的方向。
? ? ? ?在梯度下降中，我們也是類似的思想。模型參數(shù)就像你的位置，誤差函數(shù)就像地形，而梯度則是誤差函數(shù)在當前位置的斜率。梯度告訴我們當前位置誤差函數(shù)的變化方向，我們要沿著梯度的反方向（即斜率減小的方向）來更新模型參數(shù)，這樣就能讓誤差函數(shù)逐漸減小，直到達到最小值。
? ?具體來說，梯度下降的步驟如下：
初始化模型的參數(shù)，可以隨機或者設置為固定的初始值。
計算當前位置的誤差函數(shù)值，并計算誤差函數(shù)關(guān)于模型參數(shù)的梯度。
根據(jù)梯度的方向和大小，調(diào)整模型參數(shù)的值。通常是將參數(shù)沿著梯度的反方向移動一小步，這樣可以讓誤差函數(shù)逐漸減小。
重復步驟2和步驟3，直到誤差函數(shù)收斂到最小值，或者達到預定的迭代次數(shù)。
通過不斷地迭代和更新模型參數(shù)，梯度下降使得模型逐漸向誤差函數(shù)最小值的方向靠攏，從而找到最優(yōu)的模型參數(shù)。這樣，我們就能得到一個在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)較好的模型，用來進行預測或者解決其他機器學習問題。
