梯度下降算法详解：它究竟更新了什么？

梯度下降算法是一种迭代优化算法，广泛应用于机器学习和其他领域，用于找到使目标函数（通常是损失函数）最小化的参数值。

梯度下降的核心思想是：

从一个初始点开始，计算目标函数在该点的梯度。梯度是一个向量，指向函数值增长最快的方向。2. 将当前点沿着梯度的反方向移动一小步，步长由学习率决定。3. 重复步骤1和2，直到目标函数的值收敛到一个局部最小值。

那么，梯度下降究竟更新了什么呢？

梯度下降算法更新的是模型的参数。模型可以是一个线性回归模型、神经网络或其他任何包含参数的模型。

具体来说，梯度下降算法会：

计算损失函数关于每个模型参数的偏导数，这些偏导数组成梯度向量。2. 根据梯度向量和学习率，更新每个模型参数的值。更新后的参数值会使得模型的预测结果更接近真实值，从而降低损失函数的值。

举例说明：

假设我们有一个简单的线性回归模型：y = wx + b，其中w和b是模型的参数。我们的目标是找到最佳的w和b值，使得模型的预测值y与真实值之间的差异最小。

梯度下降算法会：

总结：

梯度下降算法通过不断更新模型的参数，使得模型的预测结果越来越准确。它是机器学习中非常重要的一个算法，理解其原理对于学习和应用机器学习算法至关重要。