"迭代更新"(Iterative Update)是指通過多次迭代或循環(huán)來更新數(shù)據(jù)或改進模型的過程。在計算機科學和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，迭代更新是一種常見的技術(shù)，用于逐步優(yōu)化和改進解決方案，直到滿足特定的條件或達到期望的結(jié)果。

　　迭代更新通常涉及以下步驟：

　　1. 初始化：在開始迭代之前，需要對數(shù)據(jù)或模型進行初始化。這可以包括設(shè)置初始參數(shù)、準備數(shù)據(jù)集等。

　　2. 迭代過程：在每次迭代中，根據(jù)當前的狀態(tài)或結(jié)果，采取特定的更新操作。這可以是根據(jù)數(shù)據(jù)進行計算、應用某種算法或模型，并根據(jù)當前結(jié)果進行調(diào)整或改進。

　　3. 終止條件：定義終止迭代的條件。可以是達到預定的迭代次數(shù)、滿足某個準則或指標，或者在達到某種收斂條件時停止迭代。

　　4. 更新結(jié)果：在每次迭代完成后，根據(jù)更新的結(jié)果更新數(shù)據(jù)、參數(shù)或模型。這可以是更新權(quán)重、調(diào)整參數(shù)、更新數(shù)據(jù)集等。

　　5. 判斷終止：在每次迭代后，判斷是否滿足終止條件。如果滿足條件，迭代過程停止;否則，繼續(xù)下一輪迭代。

　　迭代更新的目標是通過多次迭代逐步逼近或優(yōu)化解決方案，使其更接近期望的結(jié)果。這種迭代的過程可以在機器學習、優(yōu)化算法、數(shù)值計算等領(lǐng)域中應用，用于解決各種問題，如參數(shù)調(diào)整、模型訓練、優(yōu)化函數(shù)等。迭代更新允許系統(tǒng)逐漸調(diào)整和改進，從而達到更好的性能、精度或效果。