機器學習中最小二乘和梯度下降法的個人理解
提前說明一下，這裡不涉及數學公式的推到，只是根據自己的理解來概括一下，有不準確的地方，歡迎指出。
最小二乘：我們通常是根據一些離散的點來擬合出一天直線，這條直線也就是我們所說的模型，最小二乘也就是評價損失函式（loss）的一個指標。最小二乘就是那些離散的點與模型上擬合出的點做一個差的平方，然後將所有差的平方進行累加就得到了最小二乘的函式。
梯度下降: 我們知道某一點的梯度也就是函式在該點的一個偏導數，由幾何意義可知沿著梯度的方向就是該點變換（或是增長）速度最快的方向，所以，當我們對該點梯度進行取反的時候，也就是該點下降最快的方向，所以我們可以通過該方法找到函式區域性的最小值。
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