机器学习包含的内容很多，数据分析，模型选择和模型求解则是其中非常重要的三个步骤。其中模型求解算法主要分为两种，一种是基于数值最优化的，一种是基于统计采样的。今天小编这里将介绍被使用非常广泛的算法之一，最速梯度下降法，这种方法是数值最优化的最基本算法。
假设有一个虚拟的数据集包含多对变量，即每位母亲和她女儿的身高：通过这个数据集，我们如何预测另一位身高为63的母亲的女儿的身高？方法是用线性回归。首先找到最佳拟合线，然后用这条直线做预测。 线性回归是寻找数据集的最佳拟合线，这条线可以用来做预测。
算法过程：1.初始化β 向量的值，即θ0 ，将其代入导函数得到当前位置的梯度；2. 用步长α 乘以当前梯度，得到从当前位置下降的距离；3. 更新θ1，其更新表达式为4. 重复以上步骤，直到更新到某个θk，达到停止条件，这个θk就是我们求解的参数向量。
2023年才成立的中国人工智能企业“深度探索”，在春节前后发表的AI大模型DeepSeeK-V3和DeepSeeK-R1，给2025年的世界科技界和金融界造成了阵阵强劲的旋风，还位列150多个国家APP下载榜首。
