摘要： 本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。
敏捷在软件开发过程中是一个非常著名的术语，它背后的基本思想很简单：快速构建一些东西，然后得到一些反馈，根据反馈做出改变，重复此过程。目标是让产品更贴合用，让用户做出反馈，以获得设计开发出的产品与优秀的产品二者之间误差最小，梯度下降算法背后的原理和这基本一样。
目的
梯度下降算法是一个迭代过程，它将获得函数的最小值。下面的公式将整个梯度下降算法汇总在一行中。
但是这个公式是如何得出的呢？实际上很简单，只需要具备一些高中的数学知识即可理解。本文将尝试讲解这个公式，并以线性回归模型为例，构建此类公式。
机器学习模型
考虑二维空间中的一堆数据点。假设数据与一组学生的身高和体重有关。试图预测这些数量之间的某种关系，以便我们可以预测一些新生的体重。这本质上是一种有监督学习的简单例子。
现在在空间中绘制一条穿过其中一些数据点的任意直线，该直线方程的形如Y=mX+b，其中m是斜率，b是其在Y轴的截距。
预测
给定一组已知的输入及其相应的输出，机器学习模型试图对一组新的输入做出一些预测。
两个预测之间的差异即为错误。
这涉及成本函数
如果觉得《梯度下降算法动图_图解梯度下降背后的数学原理》对你有帮助，请点赞、收藏，并留下你的观点哦！
