梯度下降是一種常用的最佳化演算法，主要應用於機器學習和深度學習中，用於尋找最佳模型參數或權重。其核心目標是透過最小化成本函數來衡量模型預測輸出與實際輸出之間的差異。
演算法透過迭代調整模型參數，利用成本函數梯度最陡下降的方向，直到達到最小值。梯度計算是透過對每個參數取成本函數的偏導數來實現的。
在梯度下降中，每次迭代演算法會根據學習率選擇一個合適的步長，朝著成本函數最陡峭的方向邁進一步。學習率的選擇非常重要，因為它影響每次迭代的步長大小，需要謹慎調整以確保演算法能夠收斂到最優解。
梯度下降是機器學習中的一種基本最佳化演算法，具有許多實際用例。這裡有些例子：
在線性迴歸中，梯度下降用於尋找最小化誤差平方和的最佳係數。
邏輯迴歸中使用梯度下降尋找最優參數，最小化交叉熵損失函數，衡量預測機率與實際標籤的差異。
在深度學習中，梯度下降透過最小化損失函數來最佳化神經網路的權重和偏差，衡量預測輸出與實際輸出的差異。
支援向量機(SVM)使用梯度下降尋找最佳超平面，實現最大邊距分類。
降維：在主成分分析(PCA)等技術中，梯度下降用於找到捕獲資料中最大變異數的最佳特徵向量。
聚類：在k-means等聚類演算法中，梯度下降用於透過最小化資料點與其分配的聚類質心之間的平方距離總和來優化聚類的質心。
總的來說，梯度下降可用於各種機器學習應用，例如線性回歸、邏輯回歸和神經網絡，以優化模型的參數並提高其準確性。它是機器學習中的基本演算法，對於訓練具有大量資料的複雜模型至關重要。
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