在一般的经典（传统）SGD算法中，学习率是在初始设置中固定好的，不涉及更新。
目前主流的深度学习训练框架使用的Adam算法将SGDM和RMSProp结合使用，可以达到自适应调整学习率的效果~
机器学习算法：梯度下降法——原理篇梯度下降法（Gradient Descent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。本文将深入浅出的为读者介绍梯度下...
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问题1：收敛到0就等于0了，一般的高数书和数学分析课本都写得是等于号吧，而且那句话意思是真实的极小值点就是（0，0）^T嘿嘿。
问题2：这个可能是因为我找的参考书比较旧一点，可能符号什么的不太规范了，不过加上转置是由于从头到尾都是把极小值坐标当作一个列向量来看的，这也符合一般的教科书的规范。
祝好。机器学习算法：梯度下降法——原理篇
梯度下降法（Gradient Descent，GD）是一种常用的求解无约束最优化问题的方法，在最优化、统计学以及机器学习等领域有着广泛的应用。本文将深入浅出的为读者介绍梯度下...
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深度学习阅读笔记（一）：小样本学习综述——Learning from Very Few Samples: A SurveyAbstract Few sample learning (FSL) is significant and challenging in the field of mach...
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在回归到梯度下降法本身，其实，我们学习要学会举一反三，被优化的函数不一定非得是凸函数呀，凹函数也可以呀，甚至非凸函数也可以呀，只要我们优化的函数是连续可微的函数，就一定能求出梯度，当然就一定能用梯度下降法求解。另，大家说得没错，严格凸函数确实比较好求解，然而实际生活中的数据，还有目前做前沿学术的学者们，谁会去研究严格凸函数呢？
深入浅出--梯度下降法及其实现
梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而...
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做模型之前都要先检验自变量之间以及自变量与因变量之间的相关性的，并不是一上来就开始回归建模，如果要拟合二次曲线，直接把x转化为x^2，再当成直线拟合就好了，这是一个思路；还有一个思路就是用一些二次基函数去拟合给定的二次曲线，求解基函数的系数一样是线性回归问题，不需要泰勒展开的。
深入浅出--梯度下降法及其实现
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没有画错，寻找的是让y值最小的x的值。
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微分近似是斜率，积分是面积老哥
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首先回答楼主的问题，关于代价函数：不同的模型、不同的方法有不同的代价函数，例如在回归分析中，最小二乘法用的就是均方误差；岭回归用的是带有l2惩罚项（正则项）的均方误差，LASSO回归用的是带有l1惩罚项（正则项）的均方误差等等，具体的损失函数代表了你用的不同回归方法，用不同的回归方法会使用不同的损失函数。最小化不同的损失函数，所使用的算法也不同，例如，最小二乘法可以直接使用解析解进行求解，也可以使用梯度下降法之类的迭代法进行求解，而LASSO回归由于在极值点处不可微，因此利用微分去求解的算法或许无法使参数收敛，因此出现了LARS等算法专门求解LASSO回归。
深入浅出--梯度下降法及其实现
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可以这么认为的。Y的估计值=0.515+0.969x1
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np.dot()函数是求矩阵的内积，相当于差值平方后求和。
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