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9.梯度下降法在机器学习中的应用

在上一节中，我们详细介绍了梯度下降法的基本原理和数学基础。本节将探讨梯度下降法在机器学习中的应用，重点放在如何使用梯度下降法优化机器学习模型的参数，以达到最佳的预测性能。我们将通过具体的例子来说明梯度下降法在不同机器学习任务中的应用，包括线性回归、逻辑回归和神经网络等。

9.1线性回归中的梯度下降法

线性回归是一种基本的机器学习方法，用于预测连续值的目标变量。在梯度下降法中，我们通过最小化损失函数来优化模型参数。常见的损失函数是均方误差（MeanSquaredError,MSE）。

9.1.1损失函数的定义