本文主要是介绍梯度下降法（Gradient Descent），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
梯度下降法（英语：Gradient descent）是一个一阶最优化算法。 要使用梯度下降法找到一个函数的局部极小值，必须向函数上当前点对应梯度（或者是近似梯度）的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索。如果相反地向梯度正方向迭代进行搜索，则会接近函数的局部极大值点；这个过程则被称为梯度上升法。
- 梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。
- 一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。
梯度下降法的搜索迭代示意图
缺点：靠近极小值时收敛速度减慢；直线搜索时可能会产生一些问题；可能会“之字形”地下降。
梯度下降法公式
θ i = θ i − α ∂ ∂ θ i J ( θ 0 , θ 1 . . . , θ n ) \theta_i = \theta_i - \alpha\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta_0, \theta_1..., \theta_n) θi=θi−α∂θi∂J(θ0,θ1...,θn)
梯度下降法算法过程：
导数，是对含有一个自变量的函数进行求导。
偏导数，是对含有两个自变量的函数中的一个自变量求导。
你知道的越多，你不知道的越多。
有道无术，术尚可求，有术无道，止于术。
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