梯度下降算法如何工作？

梯度下降算法的基本思想是在函数的梯度方向上迭代，直到达到函数的最小值。在机器学习中，梯度下降算法通常用来最小化损失函数，以便找到最佳的模型参数。以下是梯度下降算法的工作流程：

初始化模型参数

通常情况下，我们会随机初始化模型的参数。

计算损失函数的梯度

梯度是损失函数对每个模型参数的偏导数。

更新模型参数

根据梯度方向和学习率（learning rate），更新模型参数。学习率是一个超参数，用于控制每次迭代的步长。

重复步骤2和3，直到达到收敛条件

收敛条件通常是损失函数达到一个阈值或者模型参数不再发生明显的变化。