请描述一下机器学习中的梯度下降算法，并给出适当的例子。
梯度下降算法是一种最小化损失函数的优化算法，用于训练机器学习模型。举个例子，假设我们想要使用线性回归模型预测房价。我们可以使用梯度下降算法来优化模型参数，使预测结果更准确。
梯度下降算法是一种迭代的优化算法，它通过不断地更新模型参数来最小化损失函数。算法的核心思想是：沿着损失函数的梯度方向，不断调整模型参数，直到损失函数达到最小值，从而获得最优的模型参数。

举个例子，假设我们有一个简单的线性回归模型：y = w * x + b，其中 w 和 b 是模型参数，我们需要优化这两个参数，使得模型预测的结果尽可能接近真实值。首先，我们需要定义损失函数（例如MSE），然后使用梯度下降算法不断调整模型参数，直到损失函数达到最小值为止。具体地，梯度下降算法的更新公式为：

w = w - learning_rate * dL_dw
b = b - learning_rate * dL_db

其中 learning_rate 是学习率，控制每次参数更新的步长，而 dL_dw 和 dL_db 分别是损失函数关于 w 和 b 的偏导数，表示损失函数沿着 w 和 b 的变化率。通过迭代地更新模型参数，并逐渐减小损失函数的值，最终得到最优的模型参数，从而得到更准确的预测结果。