梯度下降算法的流程

梯度下降算法的流程如下：

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。
5. 输出最终结果：根据更新后的模型参数，计算出最终的结果。

梯度下降算法的关键是计算梯度，即计算模型预测值与实际值之间的差异。在计算梯度时，需要根据模型预测值与实际值之间的差异，计算出模型参数的梯度。然后，根据梯度的大小，更新模型参数。重复以上步骤，直到达到预设的迭代次数或者达到停止条件。最终，输出最终的结果。