梯度下降法(Gradient descent)🚀

大家好！今天我们要聊聊机器学习中非常重要的一个概念——梯度下降法（Gradient Descent）。这是一个用于最小化损失函数的强大算法，帮助我们在模型训练过程中找到最优解。想象一下，你站在一座山的山顶，想要最快地到达山谷的最低点。梯度下降法就像是你的指南针，指引你沿着最陡峭的路径向下走，直到你找到那片最低的洼地。🎯

在代码实现上，我们定义了一个函数`gradient_descent(w, b, x, y, eta)`，其中：

- `w` 和 `b` 分别代表权重和偏置，它们是模型中的关键参数。

- `x` 和 `y` 是输入数据和相应的标签。

- `eta` 是学习率，它决定了我们每次移动的步伐大小。

通过这个函数，我们可以逐步调整 `w` 和 `b` 的值，使得我们的预测结果与实际结果之间的差距越来越小，最终达到最优状态。🌈

希望这篇简短的介绍能帮助大家更好地理解梯度下降法的重要性及其工作原理。如果你有任何疑问或想深入了解某个部分，请随时留言讨论！💬

机器学习 梯度下降 算法优化 🛠️

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