机器学习notes 之 梯度下降

1.问题背景 在学习 逻辑回归算法 和 GBDT算法 等过程中，总是会碰见对损失函数用梯度下降的方法求最小值； （梯度下降的方法非常重要，因为很多模型的损失函数求最小值并没有直接的数学解析解，如果能用数学解析解求最小值的损失函数，用梯度下降的也能求解最小值，来goodness得到模型。可以说梯度下降是机器学习的基石，也是人工智能的基石） 所以，损失函数到底长什么样子？能不能可视化？ 梯度下降的过程

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