梯度下降法是一种常用的优化算法，广泛应用于机器学习中。其基本思想是通过迭代沿着目标函数梯度的反方向移动，以逼近函数的最小值。梯度下降法有多种变种，如批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降，分别适用于不同规模的数据集。尽管梯度下降法简单易实现，但需要合理调整学习率以避免陷入局部最优解。它在线性回归、逻辑回归和神经网络的训练中发挥了重要作用。