梯度下降算法的原理是通過疊代計算函式在當前點的梯度（即函式在該點的變化率）的負方向，以此來最小化一個目標函式。
在機器學習中，梯度下降通常用於最小化損失函式，以找到模型的最佳參數。在這個過程中，每一步疊代都根據當前點的梯度方向來更新模型的參數。梯度下降算法的關鍵在於確定合適的步長，步長太大可能導致算法發散，步長太小則可能導致收斂速度過慢。
此外，梯度下降算法可以套用於不同的場景，例如線上性回歸、邏輯回歸、支持向量機等機器學習模型中。在線上性回歸中，假設函式是模型參數的線性組合，損失函式是預測值與實際值之間的平方和。在邏輯回歸中，假設函式是邏輯函式，損失函式是邏輯函式的負對數。在支持向量機中，假設函式是線性或非線性的，損失函式是最大間隔。