机器学习中梯度下降算法的基本原理解析

机器学习中梯度下降算法是一种常用的优化算法，本文将详细讲解其原理和工作方式。梯度下降法通过在每一步迭代中根据目标函数的梯度信息来更新模型参数，从而最小化目标函数的值。它是一种迭代算法，不断地沿着梯度方向逼近极小值点，直到达到预先设定的停止条件。在本文中，我们将介绍梯度下降法的基本概念、算法步骤和优缺点，帮助读者更好地理解和应用该算法。如有兴趣，可下载文末附带的“梯度下降算法原理讲解-机器学习.pdf”文件，进一步深入学习该算法。