梯度下降(gradient descent)算法详细解释
梯度下降(gradient descent)是一种用于优化目标函数（通常是损失函数）的迭代算法。它常用于机器学习和深度学习中的参数优化。梯度下降算法的基本思想是利用目标函数的梯度（即导数）信息，沿着梯度的负方向（下降方向）逐步调整参数，以最小化目标函数。梯度下降算法的基本步骤如下：初始化参数：选择一个初始参数值（通常是随机值或零值）。计算梯度：计算目标函数相对于每个参数的梯度（偏导数）。更新参数：
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