最近看的论文涉及到了下降方法，所以专门做一个总结，暂时先总结了随机梯度下降法，关于最速下降法和牛顿法以后有时间慢慢总结
本文总结的方法包括：
- 梯度下降法
- 随机梯度下降法
1.梯度下降法
在机器学习算法中，常常根据原始的模型构建出一个代价韩式，然后需要通过优化算法来寻找最合适的参数，使得代价函数的值最小。梯度下降法(Gradient Descent, GD)是最常用的优化方法。
梯度下降我们要考虑三个问题：从哪里开始下降？往哪个方向下降？每一次下降多少？
机器学习常用的权重更新表达式为：
α是机器学习中的学习率，决定了下降的步长
下降的梯度方向则为
将这种下降方法应用于所有的参数，这种方法被叫做批量梯度下降法（BGD），这种方法每次迭代都考虑所有的样本，可以保证每次迭代均为全局最优，但是在大规模的数据中，这种方法消耗的算力极大，难以实现
2.随机梯度下降法（SGD）
随机梯度下降法可以解决批量梯度下降中计算量大的缺点
随机梯度下降（SGD）多用于支持向量机，Logistic回归等损失函数为凸函数的线性分类器的学习。也可以用于回归计算中。
随机梯度下降法的思想为：从样本中随机抽出一组，训练之后按梯度更新一次，然后再抽取一次，再更新一次。即：在更新每一个参数时都随机选择一个样本来进行计算更新。
参考资料：
[1]https://blog.csdn.net/abc13526222160/article/details/90812165
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