梯度下降算法：机器学习优化利器

梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化一个损失函数。该算法基于迭代的方法，通过计算损失函数的梯度方向，不断更新模型参数，使得损失函数不断减小，最终得到最优解。

梯度下降算法分为批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降三种形式，它们的区别在于每次迭代更新模型参数的样本数量不同。

• 批量梯度下降 (Batch Gradient Descent)：每次迭代使用所有训练样本计算梯度。
• 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent)：每次迭代随机选取一个样本计算梯度。
• 小批量梯度下降 (Mini-batch Gradient Descent)：每次迭代使用一小部分样本计算梯度。

梯度下降算法广泛应用于机器学习和深度学习中的模型训练过程中。