---
# System prepended metadata

title: Book_Statistic2ML_Chapter11
tags: [Book_Statistic2ML]

---

---
title: 'Book_Statistic2ML_Chapter11'
disqus: hackmd
---
[讀者天地 - 機器學習的統計基礎](https://hackmd.io/@TommyHuang/book_statistics2ML)
> [name=黃志勝 Chih-Sheng (Tommy) Huang]
* [作者Medium Blog](https://chih-sheng-huang821.medium.com/)

本書「機器學習的統計基礎」出版社為旗標科技股份有限公司

**此份筆記為[讀者天地 - 機器學習的統計基礎](https://hackmd.io/@TommyHuang/book_statistics2ML)用來作為書本內容修正紀錄**

---
[TOC]
# 第 11 章梯度下降法Gradient Descent

## 11.1 梯度是微分的觀念
### 11.1.1 用微分找函數的極小值
### 11.1.2 離散資料用逼近的方式求解
### 11.1.3 梯度與梯度方向
--------------------------
[**page 11-9**]<br>
**修改一：**
![](https://hackmd.io/_uploads/SkhAS_Sv3.png)
---------------------------
[**page 11-9**]<br>
**修改二：**
![](https://hackmd.io/_uploads/BkRKL_BP2.png)




## 11.2 梯度下降法的作法
### 11.2.1 梯度下降法的運算方式
### 11.2.2 學習率過大會無法收斂
### 11.2.3 學習率過小有可能只找到局部低點



###### tags: `Book_Statistic2ML`
