什么是梯度下降
梯度下降是一种在机器学习中用来优化模型的方法，它的目标是找到使误差函数达到最小值的模型参数。
我们可以把梯度下降比作下山的过程。想象一下你站在一座山的山顶，你想要下到山底，而你的目标是走到离山底最近的位置。但是，由于你视线模糊，你并不知道下山的最佳路径。在这种情况下，你只能用自己当前位置的周围地形信息来决定下一步走的方向。
在梯度下降中，我们也是类似的思想。模型参数就像你的位置，误差函数就像地形，而梯度则是误差函数在当前位置的斜率。梯度告诉我们当前位置误差函数的变化方向，我们要沿着梯度的反方向（即斜率减小的方向）来更新模型参数，这样就能让误差函数逐渐减小，直到达到最小值。
具体来说，梯度下降的步骤如下：
初始化模型的参数，可以随机或者设置为固定的初始值。
计算当前位置的误差函数值，并计算误差函数关于模型参数的梯度。
根据梯度的方向和大小，调整模型参数的值。通常是将参数沿着梯度的反方向移动一小步，这样可以让误差函数逐渐减小。
重复步骤2和步骤3，直到误差函数收敛到最小值，或者达到预定的迭代次数。
通过不断地迭代和更新模型参数，梯度下降使得模型逐渐向误差函数最小值的方向靠拢，从而找到最优的模型参数。这样，我们就能得到一个在训练数据上表现较好的模型，用来进行预测或者解决其他机器学习问题。
