機器學習 複習二（神經網絡和支持向量機）
激活函數： 反向傳播算法BP: 基於梯度下降策略：由於負梯度方向是函數值下降最快的方向，因此梯度下降法就是沿着負梯度方向搜索最優解。 學習速率：控制着算法每一輪迭代中的更新步長， 太大則容易震盪，太小則收斂速度又會過慢常設置爲 η=0. 1. 全局最小與局部最小：跳出局部極小方法 隨機梯度下降：在計算梯度時加入了隨機因素.於是即便陷入局部極小點?，它計算出 的梯度仍可能不爲零3 這樣就有機會跳出局
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