台湾李宏毅教授的机器学习课程讲得非常详细，下面是他课程的PPT，不需要文字说明也能看的非常明白，适合时常拿出来复习。
梯度下降公式.png
梯度下降过程.png
学习速率对梯度下降曲线的影响.png
适应性学习率.png
参数分开计算.png
Adagrad.png
公式化简.png
方法有很多,adagrad只是其中一种.png
反差.png
Best_Step.png
上图表明，如果我的步长与该点的微分大小成正比，此步长最有可能是最佳步长。
考虑多个参数.png
2a是对 2ax+b的对x 的求导，上图右侧，只考虑W1的话，a点的梯度相对于只考虑W2的c点的梯度小，但是a点离最低点反而更远，所以，对于多参数的损失函数，最好的步长公式应该是损失函数的一次偏导/损失函数的二次偏导。
损失函数梯度下降.png
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学习率的设置（Adagrad方法） 均方根
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本文标题：Gradient Descent
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