使用Newton法和最速下降法求函数f(x)的极小点，要求编写计算程序求解
如何使用r语言进行梯度下降法寻找函数最小值，我们在寻找函数极值的时候往往会首先想到求导的计算，但现实的问题是驻点的计算往往是困难的，那么数值计算的方法就值得我们去。
如何理解随机梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）？ https：// towardsdatascience.com/ the-keys-of-deep-learning-in-100-lines-of-code-907398c76504 完— 量子位·QbitAI ？'？' ？ 追踪AI技术和产品新动态 欢迎大家关注我们。
神经网络中，为何不直接对损失函数求偏导后令其等于零，求出最优权重，而要使用梯度下降法（迭代）计算权重？ 这其实是一个有意思问题。其他回答说了梯度为零本身不一定是局部极小，也可能是鞍点。确定极小值需要更高…
梯度下降法极小值为什么要求二阶导数 当然不是这样的，我们遇到的函数基本上都是初等函数，所以我们做大部分函数的极限时，是直接把x0代入函数式，得到值就可以了。但是这并不代表所有的函数都是这样。如果不是初等函数（很少遇到，一般是人为设定的分段函数），就不能这样做了。
为什么梯度下降能找到最小值？ 在梯度下降的算法中，如果只到了局部的最小值，那么偏导数还是会等于零，就会收聚了，就不会再往外面跳出…
