梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习中常用的优化算法，是一种寻极小值（局部最小值或全局最小值）的方法。 1、起源和概念
梯度下降法在优化算法学科中被称为“负梯度方向”，它的出现主要是为了解决微积分的求解问题，它用于估算函数的最小或最大值。目标函数和参数的关系是复杂的，由梯度下降法来寻参数值，使得目标函数收敛到最优值。 2、原理介绍
梯度下降法是一种逐步搜索的过程，在机器学习过程中，首先需要定义目标函数，通常把损失函数看作参数中未知量的函数。损失函数的计算不同，依赖于输入数据和参数值，优化算法计算的过程也不同。在优化问题中，用可微的函数对参数求偏导，根据偏导值调整参数，使迭代函数逐步收敛到全局最优解(也可能是局部最优解)，以此达到损失函数最小化的目的。南阳师范学院学报
梯度下降法其实就是沿着负梯度方向搜索，不断更新参数值，朝着函数值最小的方向。不断的更新参数值，而经过的路径就是梯度下降的路径。
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为了使得损失函数最小化，梯度下降法需要一个参数η(学习速率)来控制更新的步长，一般来说，当η设置得较小时，梯度下降的收敛速度较慢，当η设置得较大时，梯度下降可能会出现收敛不足的情况。 清算业务
韦伯分布3、特点
梯度下降法具有收敛速度快、容易实现等特点，利用梯度下降法可以快速地求出函数的最小或最大值，且具有节省空间的优点。此外，该算法也可以不断地改进和优化模型参数，使得算法获得最快的性能。
4、应用
农夫山泉与京华时报梯度下降法在机器学习中广泛应用，它可以用于优化损失函数以及估算模型参数。在线性回归分析中，梯度下降法常用于求解线性回归模型参数；在机器学习领域，梯度下降法可以求解神经网络和深度学习模型参数等。 除此之外，梯度下降法在图像处理、字节码优化
和数据挖掘等多个领域都有广泛的应用。
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