Optimization of Machine Learning
機器學習就是需要找到模型的鞍點，也就是最優點。因爲模型很多時候並不是完全的凸函數，所以如果沒有好的優化方法可能會跑不到極值點，或者是局部極值，甚至是偏離。所以選擇一個良好的優化方法是至關重要的。首先是比較常規的優化方法：梯度下降。以下介紹的這些算法都不是用於當個算法，可以試用於能可微的所有算法。 Gradient Descent 常見會用在logistics regression或者是linear
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