梯度下降是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数，从而找到模型的最佳参数。我们可以用一个通俗的比喻来理解它。
想象一下，你在一个山谷中，想要找到最低点。你的目标是尽快到达山谷的底部。你可以采取以下步骤：
确定方向：你环顾四周，找到最陡峭的下坡方向。这就是梯度（或斜率），它告诉你哪个方向下降最快。
迈出一步：你沿着最陡峭的下坡方向走一小步。这一步的大小取决于你选择的步长（学习率）。如果步长太大，你可能会错过最低点；如果步长太小，你会走得很慢。
重复步骤：你不断重复上述过程，每次都朝着当前最陡峭的下坡方向走一步，直到你发现自己无法再下降，即到达了山谷的底部。
在机器学习中，这个过程是这样的：
损失函数：相当于山谷的高度，表示模型预测值与实际值之间的差距。参数：相当于你在山谷中的位置，模型的参数决定了预测的结果。梯度：相当于最陡峭的下坡方向，告诉你如何调整参数以减少损失。学习率：相当于你每一步的大小，控制参数更新的幅度。通过不断计算梯度并更新参数，梯度下降算法最终会找到损失函数的最小值，从而使模型的预测更准确。
总结一下，梯度下降就是通过不断朝着最陡峭的下坡方向（负梯度方向）走一小步，来逐步降低损失函数，直到找到最低点。这个过程帮助机器学习模型找到最佳参数，提高预测的准确性。
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