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上传时间: 2021-01-06
详细说明：1.基本概念
梯度下降法（Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
2.几种梯度下降方法（针对线性回归算法）
2.1 批量梯度下降法
1.批量梯度下降法的特点及原理
运算量大：批量梯度下降法中的每一项计算：，要计算所有样本（共 m 个）；
批量梯度下降法的梯度是损失函数减小最快的方向，也就是说，对应相同的 theta 变化量，损失函数在梯度方向上的变化量最大；
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