human: 解释梯度下降的概念。
 bot: 梯度下降是一种优化算法，用于在机器学习和数值优化中找到函数的最小值。它通过迭代地调整模型参数的值，以使损失函数的值最小化。具体而言，梯度下降使用函数的梯度（即导数）来确定参数的更新方向和步长。在每次迭代中，它计算当前参数值的梯度，并将参数值沿着梯度的反方向移动一小步。这个过程一直重复，直到达到预定的停止条件，例如达到最小损失或达到最大迭代次数。梯度下降是一种常用的优化方法，可以用于训练各种机器学习模型，如线性回归、逻辑回归和神经网络。它的灵活性和可扩展性使其成为机器学习领域中不可或缺的工具之一。