相关概念：
步长(learning rate):步长决定了梯度下降过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度
特征(feature):样本输入
矩阵求导的链式法则：
公式一：
公式二：
假设函数(hypothesis function):监督学习中，为拟合输入样本，使用的假设函数，记为
损失函数(loss function):为评估模型拟合好坏，用损失函数度量拟合程度。损失函数极小化意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优。线性回归中，损失函数通常为样本输出和假设函数的欧式距离(L2距离)，即
梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种最常用方法，实现简单，梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。
1.确定优化模型的假设函数和损失函数
2.算法相关参数初始化：主要对象,算法终止距离
和步长
。
3.算法过程
1）确定当前位置的损失函数梯度，对于其梯度表达式如下：
，也可直接对损失函数在
处进行一阶泰勒展开。
2)步长乘损失函数梯度，得到当前位置下降的距离，即
3)确定是否所有梯度下降距离都小于
，如果小于则算法终止，当前所有
即为最终结果，否则进入步骤4
4)更新所有，对
其更新表达式如下，更新完毕继续转入步骤1
向量表示为
SGD(随机梯度下降算法)
现在随机梯度下降算法一般指小批量梯度下降法(mini-batch gradient descent)
采用小批量样本更新，选择n个训练样本（n<m，m为总训练集样本数），在这n个样本中进行n次迭代，每次使用1个样本，对n次迭代得出的n个gradient进行加权平均再并求和，作为这一次mini-batch下降梯度。
梯度下降算法与其他无约束优化算法比较
与最小二乘相比，梯度下降法迭代求解，最小二乘法计算解析解，样本小且存在解析解则最小二乘法比梯度下降更有优势，计算速度快，样本大则需要解一个超大的逆矩阵，难解且耗时。
与牛顿法相比，两者均为迭代求解，梯度下降法是梯度求解，牛顿法用二阶梯度或海森矩阵的逆矩阵或伪逆矩阵求解。牛顿法收敛更快但每次迭代时间比梯度下降法长。
牛顿法
牛顿法和梯度下降法示意图如下：
左图为梯度下降法，右图为牛顿法
由上图可知牛顿法每次迭代希望找到处切线与横轴的交点，即为所求的更新值
在处对损失函数进行二阶泰勒展开
其中一阶导对应雅可比矩阵，二阶导
对应海森矩阵
函数有极值的必要条件是在极值点处一阶导数为0，即梯度向量为0
将其一阶导在处进行泰勒展开
则可得
代数表示为
比较两者差别，牛顿法迭代次数较少但求二阶海森矩阵及其逆非常复杂。
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