简述梯度下降算法的一般步骤
梯度下降算法是一种优化算法，用于求解函数的最小值。它的一般步骤如下： 1. 初始化参数：选择一个初始参数值作为起始点。
2. 计算损失函数梯度：计算当前参数值的梯度，梯度表示了函数在该点上升最快的方向。
3. 更新参数：通过沿着负梯度方向减小参数值，来使损失函数逐渐减小。参数更新的步长由学习率决定。
4. 判断终止条件：检查算法是否已经收敛，也就是损失函数是否已经足够小或者参数是否已经稳定不变。
5. 如果未达到终止条件，则返回第2步继续执行。否则，返回最终参数。
梯度下降算法的基本思想是通过迭代优化，通过不断地调整参数值，使得损失函数逐渐减小，从而找到最小值点。这个过程中，算法利用梯度的信息指引调整方向和步长，从而更快地接近最小值。学习率的选择非常重要，过大的学习率可能导致算法无法收敛，而过小的学习率可能导致算法收敛速度过慢。
