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为什么梯度的负方向是梯度下降最快的方向？
这里引入泰勒展开式进行说明，泰勒展开式的几何意义是可以利用一个函数在某点的信息描述该点附近点的取值信息。如果一个函数任意阶都可微，那么他的泰勒展开式可以写成（1）式。当x无限趋近于x0时，该式的前两项也就是远大于后面几项，因此h(x)可以写成（2）式。
同理，数据为二维时，泰勒公式如下
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同理，数据为二维时，泰勒公式如下
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