📚 机器学习(1)之梯度下降(gradient descent)

.Gradient descent 📉 是机器学习中一种非常重要的优化算法，它的作用是帮助模型找到损失函数（loss function）的最小值，从而让模型更准确地预测数据。简单来说，它就像是一个登山者，在崎岖的山路上一步步寻找最低点。

首先，梯度下降需要计算当前点的梯度（gradient），也就是山坡的陡峭程度。如果梯度大，说明还有下降的空间；如果梯度小，则接近最低点了。然后，我们按照一定的学习率（learning rate）调整位置，向负梯度方向前进，一点点靠近最优解。💡

不过要注意，学习率不能太大也不能太小。如果太大，可能会跳过最低点；如果太小，则收敛速度会很慢。所以选择合适的学习率很重要！💪

通过梯度下降，我们可以高效地训练模型，比如线性回归或神经网络。它就像一把钥匙，打开了通往机器学习世界的大门。🚀

掌握梯度下降后，你会发现更多有趣的算法等着你去探索！✨