我们往往能看到在对模型进行优化时，有的说用梯度下降，有的说用梯度上升，这是为什么呢。最主要是因为目标不一样，梯度下降是求局部极小值，而梯度上升是求局部最大值。
如logistic的目标函数：
这里的优化目标是出现的概率值，我们要求概率的最大值，也就是MLE(极大似然估计），所以用梯度上升法。
而线性回归的代价函数为：
优化的目标值是误差，我们要求误差最小值，所以使用的是梯度下降算法。
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