机器学习之梯度下降算法
原文地址：blog.csdn.net/tianse12/article/details/70172494
算法背景：
以房价问题为由：
房价变化可能有多种因素比如说房屋面积，房屋位置，房间数量等：
我们假设一个向量x表示输入特征：x = [x0,x1.x2.......,xn],其中n为影响房价因素的数量
估计函数：
其中Θ为特征参数或者学习参数，该参数决定了特征变量Xi对估计的影响，用向量形式表示为：
为了使得估计值与实际的值差别最小：
我们建立一个函数去衡量输出模型的拟合效果，一般称为损失函数（loss functon）或者（cost function）:
函数选择了最小二乘法的原理，我们要做的便是最小化损失函数，取得的Θ值便是我们需要的参数。
算法思想：
随机找一个点，沿着下降最快的方向走到一个局部最低点，因此Gradient Descent存在局部最优的缺点。
梯度的方向由J（Θ）对Θ的偏导数决定，可以得到参数的更新法则为：
此算法Θ 随机生成初始值，再根据更新法则不断迭代更新Θ的值，其中α是学习率，表征的是下降的速度，若太大则可能越过最低点，太小则学习的速率太慢容易陷入局部最优点。迭代实则是循环，我们应当设置一定的条件终止循环，比如说循环达到一定的次数，或者Θ更新的差分值低于某个值等。
另外，还需要提一点就是，当样本的数量达到一定的数量时，更新参数的计算量以及时间变大，因此一般选择随机梯度下降算法来增加参数的更新速率和频度，也即每次选取一定的训练样本进行更新计算，以便更快的收敛，随机梯度下降算法下降速度快，但不能收敛到全局最优，一般在最小值边缘徘徊。
代码实现python：
