梯度下降的直覺
我們探討的情況下，我們使用一個參數θ1和繪制其成本函數來實現梯度下降。我們對一個參數的公式是
重復直至收斂：
不管斜坡的標誌
是什麽，θ1最終收斂到最小值。下面的圖表顯示，當斜率為負，價值θ1增加當它是正的，對θ1值減
另一方面，我們應該調整參數α，以確保梯度下降算法在合理的時間內收斂。未能收斂或太多的時間來獲得最小值意味著我們的步長是錯誤的.
梯度下降是如何與固定步長α收斂的。
在收斂的直覺是
接近0我們的凸函數的底。至少，導數總是0，這樣我們就可以得到：
梯度下降的直覺
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