梯度下降法如何迭代

梯度下降法是一种优化算法，主要用于求解函数的局部最小值。在机器学习中，梯度下降法常用于训练模型，如线性回归、神经网络等。以下是梯度下降法迭代的步骤：

1. 选择初始参数：首先需要为模型选择一组初始参数（通常用θ表示），这些参数可以是任意的。

2. 计算梯度：对于当前参数θ，计算目标函数关于参数θ的梯度。梯度是函数在某一方向上的变化率，对于多变量函数，梯度是一个向量，包含了每个参数的偏导数。

3. 更新参数：根据梯度信息更新参数。梯度下降法的基本更新公式为：

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