梯度降低算法過程詳細解讀

　　看了不少博文，一談到梯度降低，大多都在畫圖，類比「下山」。對於一開始想要了解「梯度降低」是個什麼玩意兒時，這種類比法是很是有助於理解的。可是，當我大概知道了梯度降低是什麼東西以後，我就好奇了，梯度降低到底是怎樣尋找到模型的最優參數的？不能一想到梯度降低，腦海中就只有「下山」的畫面，「下山」不是目的，目的在於「下山」的過程當中確立參數。下面就簡單概述一下，梯度降低過程是如何一步一步尋找到模型的最

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