La discesa del gradiente è un processo utilizzato nella regressione lineare per trovare i valori dei parametri (coefficienti) di un'equazione lineare che minimizza una data funzione di costo. Il processo funziona prendendo la derivata della funzione di costo per trovare la direzione della discesa più ripida, quindi regolando i parametri di conseguenza. Il processo è iterativo e ogni iterazione riduce il costo del modello fino al raggiungimento di valori di parametro ottimali. La discesa del gradiente può essere utilizzata anche nella regressione logistica per massimizzare la probabilità dei dati.
Spiegare il processo computazionale della discesa del gradiente rispetto alla regressione lineare