梯度降低是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘疑问(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无解放提升疑问时，梯度降低(GradientDescent)是最常驳回的方法之一，另一种罕用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以经过梯度降低法来一步步的迭代求解，获取最小化的损失函数和模型参数值。反上来，假设咱们须要求解损失函数的最大值，这时就须要用梯度回升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度降低法开展了两种梯度降低方法，区分为随机梯度降低法和批量梯度降低法。
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