有關機器學習的梯度下降演算法
梯度下降演算法是一個一階最優化演算法，通常也稱為最速下降演算法。
要使用梯度下降演算法尋找區域性最小值，必須向函式上當前點對應梯度的反方向進行迭代搜尋。相反地向函式正方向迭代搜尋，則會接近函式的區域性最大值，這個過程被稱為梯度上升法。
梯度下降演算法基於以下的觀察：如果實值函式F(x)在點a處可微且有定義，那麼函式F(x)在點a沿著梯度相反地方向-∇F(a)下降最快。
因而，如果
對於r>0為一個夠小數值時成立，那麼F(a)≥F(b)。
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對機器學習感興趣，上網易公開課聽吳恩達得機器學習課程，第二堂課得梯度下降就不是特別懂 度娘一下，發現一篇部落格，閱之，毛瑟頓開，整理如下、 原博地址http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2010/12/05/mathmatic
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公式不太好上傳，所以就截圖了，效果不太好，大家想看原件，請下載：https://download.csdn.net/download/qq_24369689/10811686 監督學習-梯度下降演算法 如果你還沒有接觸過梯度下降演算法，你在看下面內容之前可以先看一下，吳恩達的梯度下降的視訊：
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