（3）梯度下降法Gradient Descent
梯度下降法
- 不是一個機器學習算法
- 是一種基於搜索的最優化方法
- 作用：最小化一個損失函數
- 梯度上升法：最大化一個效用函數
舉個栗子
直線方程：導數代表斜率
曲線方程：導數代表切線斜率
導數可以代表方向，對應J增大的方向。對於藍點，斜率為負，西塔減少時J增加，西塔增加時J減少，我們想讓J減小，對應導數的負方向，因此前面需要加上負號。
（伊塔對應步長）-------（1）
用當前點的西塔加上（1）式，得到新的西塔。因為導數是負值，前面又有負號，所以整個是正值，加上一個正值對應西塔在增大。
多維函數中，對各維求導數，其實就是梯度。
當點取在右邊時，（1）式也成立。此時斜率為正，西塔增加J增加，西塔減少J減少，我們想讓J減少因此我們前面也要加上負號。此時相當於 西塔減去一個正值 -> 西塔變小了 -> 在向著左邊移動。
我們可以想成這是一個山谷，放一個球下來，球自然會滾到最低處。梯度下降即在模擬這個過程。球滾落的速率 即由 伊塔 決定。
並不是所有函數都有唯一的極值點
如果從最右側的點開始搜索，找到局部最優解後就結束了。
註：對於線性回歸來說，
（3）梯度下降法Gradient Descent
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