梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题（线性和非线性都可以）。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降是最常采用的方法之一，在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。
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2021-05-18 21:20:32声明：本页内容来源网络，仅供用户参考；我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误，也不保证亦不表示这些资料为最新信息，如因任何原因，本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害，我单位将不会负任何法律责任。 如涉及版权问题，请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
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