我的理解：
求优化命题的解
梯度：是高维空间的各个方向的变量导数
导数：一维时的梯度
下降：一般为求最小值用到
梯度下降.PNG
导数对应方向：
（<0）：对应X轴负方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
（>0）: 对应X轴正方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
下降速度（学习率）：可以自己设置，但容易影响，导致出现损失函数值更大的情况。
问题2：
也有可能出现搜索到局部最小值，不是全局最小值。
解决方法：随机化起点 ，可能找到。
要搞线性可分的
我的理解：
求优化命题的解
梯度：是高维空间的各个方向的变量导数
导数：一维时的梯度
下降：一般为求最小值用到
梯度下降.PNG
导数对应方向：
（<0）：对应X轴负方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
（>0）: 对应X轴正方向损失增大，故属性应该往反方向运动。
下降速度（学习率）：可以自己设置，但容易影响，导致出现损失函数值更大的情况。
也有可能出现搜索到局部最小值，不是全局最小值。
解决方法：随机化起点 ，可能找到。
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本文标题：梯度下降
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