（1）批量梯度下降—最小化所有训练样本的损失函数（对全部训练数据求得误差后再对参数进行更新），使得最终求解的是全局的最优解，即求解的参数是使得风险函数最小。批梯度下降类似于在山的某一点环顾四周，计算出下降最快的方向（多维），然后踏出一步，这属于一次迭代。批梯度下降一次迭代会更新所有theta，每次更新都是向着最陡的方向前进。
（2）随机梯度下降—最小化每条样本的损失函数，虽然不是每次迭代得到的损失函数都向着全局最优方向， 但是大的整体的方向是向全局最优解的，最终的结果往往是在全局最优解附近。随机也就是说我用样本中的一个例子来近似我所有的样本，来调整theta，其不会计算斜率最大的方向，而是每次只选择一个维度踏出一步；下降一次迭代只更新某个theta，报着并不严谨的走走看的态度前进。