梯度下降优化算法和损失函数

梯度下降（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于求解函数的最小值或最大值。它的基本思想是通过不断迭代更新模型参数，使得模型的预测值与实际值之间的误差越来越小。

梯度下降算法的主要步骤如下：

1. 初始化模型参数：将模型参数初始化为一个随机值或者一个初始值。
2. 计算梯度：通过模型预测值与实际值之间的差异，计算出模型参数的梯度。
3. 更新模型参数：根据梯度的大小，更新模型参数。
4. 重复步骤2和步骤3，直到达到预设的迭代次数或者达到停止条件。

梯度下降算法的优点是简单易懂，易于实现，且在大多数情况下能够得到较好的结果。但是，它也有一些缺点，例如可能会陷入局部最优解，需要进行交叉验证等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的优化算法。