首先假设一些变量
m 为训练数据样本，x为输入变量值也就特性，y为输出变量，也就是目标变量。(x,y)为一组数据。
反正最后公式就是这样... 怎么求导出来的我听了一节课也不明白... 可能还是要先补数学..
总之最后的代数表达式为:
tidudaishu.png
还有一种向量的更简单的表达式
tiduxiangliang.png
就是在初始化数据点求偏微分然后得出梯度下降最大点。
所以这里会涉及一个初始值选择和步长。
梯度下降的算法调优也主要是步长与初始值设置了。还有一个就是输入特征归一化，这样更方便进行计算。
批梯度下降算法
批就是针对全部样本的意思，数据量大的时候可能导致训练速度慢。
随机梯度下降算法
即在样本中随机选取J组样本。训练快，但是在数据样本大的时候，局部最优解浮动很大 不能快速收敛。
小批量梯度下降算法
结合了上述两种算法的优点。
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