梯度下降算法（Gradient Descent）

注，本文是在學習吳恩達老師（Andrew Ng）網易公開課課程的的學習總結和理解，希望與君共勉！ 1.  如圖成本函數J是一個關於w和b的突函數，從凸函數的任一點都可以到達最低點 2. 從函數的任意一點沿着導數斜率的方向可以最快的速度到達最低點。 3. 在梯度下降法中，不斷更新w和b的值直到是的成本函數J(w,b)取得最小值。

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