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1、梯度下降法的介绍
梯度下降法（Gradient descent，简称GD）是一阶最优化算法。 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。
梯度下降法是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降法和最小二乘法是最常采用的方法。在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种常用梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。
2、梯度下降法的原理
举例说明，将下山的人看作，即表示目标函数，目的地是最低点。而中间如何到达最低点则是需要解决的问题。
在当前位置求偏导，即梯度，正常的梯度方向类似于上山的方向，是使值函数增大的，下山最快需使最小，从负梯度求最小值，这就