Итеративные алгоритмы – это методы, используемые для последовательного нахождения решения задачи. Они работают путем многократного выполнения заранее заданной последовательности действий, постепенно улучшая результаты. В машинном обучении такие методы включают градиентный спуск, различные оптимизационные подходы и итеративное уточнение параметров моделей. Каждая итерация приближает систему к оптимальному решению. Важными аспектами итеративных алгоритмов являются условия сходимости, критерии остановки и скорость сходимости.