梯度下降优化算法$w = w - alpha nabla Jw$

是一种常用的机器学习优化算法，用于最小化损失函数。其中，$w$表示模型的参数，$\alpha$表示学习率，$\nabla J(w)$表示损失函数$J$对$w$的梯度。梯度下降优化算法的基本思想是沿着损失函数的负梯度方向迭代更新参数$w$，使得损失函数逐步减小，直到达到最小值或收敛。梯度下降优化算法有多种变体，如批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降等。