梯度下降的一阶泰勒公式展开证明
,其中是梯度,如果一维情况就是一阶导数。
而其中, 是两向量之间的夹角。
当为180度得时候,g(x)*p可取到最小值,即为下降最快的方向。所以,负梯度方向为函数f(x)下降最快的方向,x为未知参数,
如果f(x)是凸函数,则局部最优解就是全局最优解。
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