機器學習中的經典算法「梯度下降法」（不同斜率的線中選擇相切的，找最低點）

一、什麼樣的損失函數比較容易求得最優解呢 沒錯，如果損失函數「就像這個碗，它又大又圓」，那麼我們很容易就能發現，這個損失函數的最低點有且只有一個，就是碗底。這是 Deeplearning.ai 課程中出現的碗，其中 J(w, b) 是邏輯迴歸的損失函數，這裏假設只有兩個參數 w 和 b，縱軸是 J(w, b) 的值。很容易發現，這個碗的最優解就在碗底。 粗略的說，這種長得像碗的函數就是凸函數。 二

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