梯度下降算法（Gradient Descent）

注，本文是在学习吴恩达老师（Andrew Ng）网易公开课课程的的学习总结和理解，希望与君共勉！

1.  如图成本函数J是一个关于w和b的突函数，从凸函数的任一点都可以到达最低点

2. 从函数的任意一点沿着导数斜率的方向可以最快的速度到达最低点。

3. 在梯度下降法中，不断更新w和b的值直到是的成本函数J(w,b)取得最小值。