李宏毅机器学习笔记六——Gradient Descent
视频来源：
李宏毅机器学习(2017)_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili
https://www.bilibili.com/video/av10590361/?p=6
使用GD的注意事项：
（1）小心的调节Learning rate
在因材设计不同的learning rate的时候采用的主要方法：
Adagrad：
2.SGD（Stochastic Gradient Dscent）
每次只拿出一个样本例子，进行GD的更新（特征就是快“试图以小见大吗？？”）
优点：更快速
3.特征缩放
4.梯度下降法的问题
（1）容易陷入局部最优解
（2）在实际的计算计算中会设置一个比较小的值让其，但位置最高点附近的值有时候也会满足，所以说就是不能根据获得的值的大小判断具体的矩离最优解的远近
（3）在一些点处（除了局部最优解saddle point）导数也会为0
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