说说梯度下降法
经常在机器学习中的优化问题中看到一个算法，即梯度下降法，那到底什么是梯度下降法呢?
维基百科给出的定义是梯度下降法(Gradient descent)是一个一阶最优化算法，通常也称为最速下降法。
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。
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