说明：以下内容为学习刘建平老师的博客所做的笔记
梯度下降（Gradient Descent）小结www.cnblogs.com
因为个人比较喜欢知乎文章的编辑方式，就在这里边记笔记边学习，喜欢这个博客的朋友，可以去刘建平老师的博客follow，老师的github链接：
ljpzzz/machinelearninggithub.com
梯度下降法是与最小二乘法并驾齐驱的一种无约束优化问题方法，在机器学习求解模型参数中常常会用到。
一、什么是梯度以及梯度的意义？
在微积分中，对多元函数的参数求偏导，把求导后的结果（各个参数的偏导数）以向量的形式表达出来就是梯度。比如
最后
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