Gradient Descent 是一種基本的優化算法，用于通過迭代向最小值移動來最小化目標函數。它是一種一階迭代算法，用于查找可微分多元函數的局部最小值。該算法的工作原理是在當前點的函數梯度 （或近似梯度） 的相反方向上采取重復步驟，因為這是最陡下降的方向。

假設我們想要最小化函數 f（x）=x2使用 Gradient Descent。

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