梯度下降法(Gradient Descent)：优化世界中的魔法箭头
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。发表于：。By Long Luo 待继续完善 引言： 在机器学习和优化算法的领域中，梯度下降法被广泛应用于解决各种问题，从训练神经网络到参数优化。这种强大的优化算法通过不断迭代更新参数，以最小化目标函数或最大化收益函数。本文将介绍梯度下降法的数学原理，探讨其在实际应用中的广泛应用以及其优点和不足之处。 ...
梯度下降法是机器学习和优化算法中广泛应用的方法，通过迭代更新参数以逼近最优解。它在训练神经网络、线性回归和特征选择等领域有广泛应用。梯度下降法具有全局优化能力和广泛适用性，但学习率选择、局部最优解和高计算成本是其不足之处。尽管如此，梯度下降法仍然是解决实际问题的重要工具。
