博文目录1. 概述2. 梯度下降算法2.1 场景假设2.2 梯度下降2.2.1 微分2.2.2 梯度2.3 数学解释2.3.1 α2.3.2 梯度要乘以一个负号3. 实例3.1 单变量函数的梯度下降3.2 多变量函数的梯度下降4. 代码实现4. 1 场景分析4. 2 代码5. 小结1. 概述 梯度下降(gradient descent)在机器学习中应用十分的广泛,不论是在线性回归还是Logistic回归中,它的主要目的是通过迭代找到目标函数的最小值,或者收敛到最小值。 本文将从一个下……