梯度下降與梯度上升的區別
我們往往能看到在對模型進行優化時，有的說用梯度下降，有的說用梯度上升，這是為什麼呢。最主要是因為目標不一樣，梯度下降是求區域性極小值，而梯度上升是求區域性最大值。
如logistic的目標函式：
這裡的優化目標是出現的概率值，我們要求概率的最大值，也就是MLE(極大似然估計），所以用梯度上升法。
而線性迴歸的代價函式為：
優化的目標值是誤差，我們要求誤差最小值，所以使用的是梯度下降演算法。
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