请简要介绍梯度下降算法，要求包含在以下3个要点：1）适用条件 2）基本原理 3）实现步骤。并将这段话转化为HTML段落格式。
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<p>1）适用条件：梯度下降算法广泛用于求解无约束最优化问题，尤其适用于线性回归、逻辑回归等有大量参数和训练样本的场景，当参数没有限制或约束条件时效果最佳。2）基本原理：通过迭代逐步调整参数，以使成本函数（或损失函数）J(θ)达到最小值。每次迭代中，参数都会按照与损失函数的梯度（偏导数）相反的方向移动一定步长（学习率），使得目标函数逐步减小。3）实现步骤：首先，确定成本函数及梯度的数学表达式；然后，随机初始化参数θ；接着，在每次迭代中，计算当前参数下的梯度，并根据学习率α更新参数值；重复上述过程，直至算法收敛或达到预先设定的最大迭代次数。</p>
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