Optimization之GD，Newton Method
- gradient descent
- Newtons Method
- Momentum
- Adagrad
- RMSProp
- Adam
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机器学习或者是深度学习中涉及了不少优化理论，那么问题来了，在机器学习中，它优化的目标是什么？它是如何进行优化的？为什么进行这种优化？这种优化的好处以及坏处？以及这种优化方法适合什么情况？最近在上CMU 18-660 Optimization的课程，一开始看的Convexity看得我一脸懵逼，老师讲得慢，今年这个新来的老师把phd的10-725的课程搬了过来，它已经不是以前的水课了。所以我开始学习优化理论，从简单的GD和Newton Method入手感受一下【6】。
Learning可以说是机器学习的核心，而学习的过程的过程需要用到optimization这个工具。这篇文章主要是介绍了梯度下降和牛顿迭代法，顺带着用几句话介绍了牛顿迭代法的改进以及矩阵分解。
gradient descent
上面的式子结果是什么？如果没有理解透GD的话，以上这个可能都会算错。搞混了Lapalace Operator和Hessian Matrix也会搞错。
第一个求的是梯度，那么什么是梯度？梯度就是当前值往变量所在增长方向变化最快的数值，梯度是一个响亮，函数中有几个变量，那么梯度就是几维的向量。所以结果就是一个向量：（忘记了常用导数求导公式【15】）
[2∗x+cos(y),−x∗sin(y)] [2*x+cos(y), -x*
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