机器学习就是需找一种函数f(x)并进行优化， 且这种函数能够做预测、分类、生成等工作。
那么其实可以总结出关于“如何找到函数f(x)”的方法论。可以看作是机器学习的“三板斧”：
第一步：定义一个函数集合（define a function set）
第二步：判断函数的好坏（goodness of a function）
第三步：选择最好的函数（pick the best one）
我们先把目光放在第三步上：How to pick the best one ? 我们的目标是让损失函数最小化。这就引出了下面需要介绍的方法：梯度下降是目前机器学习、深度学习解决最优化问题的算法中，最核心、应用最广的方法。
1、为什么我们需要梯度下降算法：
如果我们抛开具体场景，仅从数学抽象的角度来看：每个模型都有自己的损失函数，不管是监督式学习还是非监督式学习。损失函数包含了若干个位置的模型参数，比如在多元线性回归中，损失函数： ，其中向量表示未知的模型参数，我们就是要找到使损失函数尽可能小的参数未知模型参数。
在学习简单线性回归时，我们使用最小二乘法来求损失函数的最小值，但是这只是一个特例。在绝大多数的情况下，损失函数是很复杂的（比如逻辑回归），根本无法得到参数估计值的表达式。因此需要一种对大多数函数都适用的方法。这就引出了“梯度算法”。
首先梯度下降(GradientDescent, GD)，不是一个机器学习算法，而是一种基于搜索的最优化方法。梯度下降(GradientDescent, GD)优化算法，其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化，以便寻找到最优的参数，使得损失函数的值最小。
要找到使损失函数最小化的参数，如果纯粹靠试错搜索，比如随机选择1000个值，依次作为某个参数的值，得到1000个损失值，选择其中那个让损失值最小的值，作为最优的参数值，那这样太笨了。我们需要更聪明的算法，从损失值出发，去更新参数，且要大幅降低计算次数。
梯度下降算法作为一个聪明很多的算法，抓住了参数与损失值之间的导数，也就是能够计算梯度（gradient），通过导数告诉我们此时此刻某参数应该朝什么方向，以怎样的速度运动，能安全高效降低损失值，朝最小损失值靠拢。
2、理解梯度下降算法
既然是选择一个方向下山，那么这个方向怎么选？每次该怎么走？选方向在算法中是以随机方式给出的，这也是造成有时候走不到真正最低点的原因。如果选定了方向，以后每走一步，都是选择最陡的方向，直到最低点。总结起来就一句话：随机选择一个方向，然后每次迈步都选择最陡的方向，直到这个方向上能达到的最低点。
梯度算法有一个比较致命的问题：
从理论上，它只能保证达到局部最低点，而非全局最低点。在很多复杂函数中有很多极小值点，我们使用梯度下降法只能得到局部最优解，而不能得到全局最优解。那么对应的解决方案如下：首先随机产生多个初始参数集，即多组；然后分别对每个初始参数集使用梯度下降法，直到函数值收敛于某个值；最后从这些值中找出最小值，这个找到的最小值被当作函数的最小值。当然这种方式不一定能找到全局最优解，但是起码能找到较好的。对于梯度下降来说，初始点的位置，也是一个超参数。
总结：
在机器学习的“三板斧”中，第三步的目标是让损失函数最小化，从而引出了梯度下降法，这一目前机器学习、深度学习解决最优化问题的算法中，最核心、应用最广的方法。所谓梯度下降，是一种基于搜索的最优化方法，其作用是用来对原始模型的损失函数进行优化，找到使损失函数（局部）最小的参数。
首先对梯度下降有一个整体的印象：梯度是向量，是多元函数的导数，指向误差值增加最快的方向。我们沿着梯度的反方向进行线性搜索，从而减少误差值，是为梯度下降。然后我们通过“下山”这样的模拟场景，以及严谨的数据公式推导深刻理解了梯度下降算法，并引出了学习率的概念。最后我们给出了梯度下降方法的不足和改进方法。
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