梯度下降算法流程
梯度下降算法是一种常用的优化算法，常用于机器学习中的模型训练。梯度下降算法主要是通过不断的沿着函数梯度的负方向移动，来逐步接近函数最小值的过程。下面将详细介绍梯度下降算法的流程。 1.确定优化目标
首先，需要确定优化目标，也就是要优化的目标函数。例如，对于线性回归问题，目标函数通常是均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）等损失函数。 2.初始化参数
在进行优化之前，需要初始化参数。对于线性回归问题，通常需要设置初始的斜率和截距，对于更复杂的问题，可能需要更多的参数。 3.计算梯度
在初始化参数之后，需要计算目标函数的梯度。梯度是目标函数在某一点的变化率，它告诉我们哪个方向是最陡峭的下降方向。 4.更新参数
在计算出梯度之后，需要更新参数。一般情况下，需要在当前位置沿着梯度的负方向移动一定的步长，以寻找函数的最小值。 5.重复执行第3步和第4步
在更新参数之后，需要重新计算梯度，并再次更新参数。这个过程不断迭代，直到达到预定的迭代次数或目标函数达到最小值。在实际应用中，迭代次数通常是一个超参数，可以通过实验确定。 6.输出最优解
当优化算法迭代完成后，输出最优解。在线性回归问题中，最优解是斜率和截距的值，对于其他问题，可能是更多的参数。
以上就是梯度下降算法的流程，实际应用中，可能会有一些优化策略，如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降等来加速算法的收敛。
