Der Artikel von Nikhil Dasari auf Towards Data Science nimmt die klassische lineare Regression als Ausgangspunkt, um Gradient Descent und Stochastic Gradient Descent (SGD) von Grund auf herzuleiten. Zunächst wird anhand eines konkreten Datensatzes (10 Datenpunkte, Gehaltsdaten) gezeigt, wie die Normalengleichungen für Steigung (β₁ = 9020,66) und Achsenabschnitt (β₀ = 27315,74) analytisch berechnet werden. Danach motiviert der Autor, warum diese geschlossene Lösung bei großen Datensätzen an Grenzen stößt: Die vollständige Summation über alle Datenpunkte bei jedem Schritt wird rechenintensiv. Die partielle Ableitung des Mean Squared Error (MSE) nach beiden Parametern wird Schritt für Schritt hergeleitet, inklusive Kettenregel und Nullsetzen der Gradienten. Aufbauend darauf erklärt der Text, wie Gradient Descent iterativ den Gradienten nutzt, um sich zum Minimum der Verlustfunktion (dargestellt als 3D-Schüsselkurve) vorzutasten. Den Abschluss bildet die Motivation für SGD, bei dem statt des gesamten Datensatzes nur einzelne oder wenige Datenpunkte pro Update-Schritt verwendet werden.