梯度下降 隨機梯度下降 演算法
一、一維梯度下降
演算法思想：
我們要找到一個函式的谷底，可以通過不斷求導，不斷逼近，找到一個函式求導後為0，我們就引入了一個概念
學習率（也可以叫作步長），因為是不斷逼近某個x，所以學習率過大會導致超過最優解，而學習率過小，會導致收斂速度過慢。
二、多維梯度下降
演算法思想：
和一維梯度下降演算法思想類似，只是導數由原來的一維變成現在的多維，演算法思想本質沒有變化，在計算導數的過程發生了變化，主要就是高數中的偏導數知識，然後通過一個方向向量，由於我們需要最小值，所以cosθ需要 = -1，所以θ = π 最後我們就推出了上面的式子
η為學習率
三、隨機梯度下降演算法
演算法思想：
演算法思想都比較一致，都是為了求極值，隨機梯度下降演算法是為了解決訓練資料集比較大的情況，在資料集較大的情況，學習率會選擇比較大，為了求出梯度，我們在每次迭代的時候通過隨機均勻取樣計算出梯度，求其平均值，就是最後的梯度
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