梯度下降法的个人理解随笔

梯度下降法就是对每个决定模型的骨干参数（柱子）进行梯度迭代，直至达到所有 $\Theta$ i的达标值，依赖的是似然估计

有句话说的很好：我们的样本之所以能发生就是因为它落在发生的概率最大的范围内，直接用样本来估计上帝的架构当然最准确。

无论似然估计还是梯度下降法本质都是用样本反推真理（上帝的意图）

本质似然估计是人类理解上帝意图的用数字化方法卖出的科学一步

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