梯度下降算法是一种常用的优化算法，可以应用于多种机器学习问题中。以下是梯度下降算法的一些应用场景：
线性回归
梯度下降算法可以用于求解线性回归模型的最小二乘解。
逻辑回归
梯度下降算法可以用于求解逻辑回归模型的参数，以便进行二分类问题的预测。
支持向量机
梯度下降算法可以用于求解支持向量机模型的参数，以便进行分类问题的预测。
神经网络
梯度下降算法可以用于求解神经网络模型的参数，以便进行图像识别、语音识别等任务。
协同过滤
梯度下降算法可以用于求解协同过滤模型的参数，以便进行推荐系统的构建。
特征选择
梯度下降算法可以用于求解特征选择问题中的L1正则化，以便减少模型复杂度和过拟合的风险。
