从零开始机器学习：手把手用Python实现梯度下降法（Python版本）！

经过一段时间系统性的学习后，今天为大家带来一场深入浅出的课程——利用 Python 实现基础的机器学习算法：单变量梯度下降（Gradient Descent）。

我们从一个小例子开始一步步学习这个经典的算法。

一、如何最快下山？

在学习算法之前，请先观察一个生活场景：下山的过程。想象你在外出旅行时开始爬山，在到达山顶时已经是傍晚了。太阳即将落下 horizon，请确保你能迅速找到一条安全的路线下来，并前往海底捞享用晚餐。

最快下山的方法是什么？答案就是变成一颗小球后从最陡的方向快速下滑。然而我们是人而非小球无法直接下滑但可以借鉴这种方法并调整策略。

要想最快下山，其实只需要循环执行以下 3 步骤：

1. 全面扫描周围环境以发现最陡的路段。
2. 沿最陡的路段行进一段具体的路程。
3. 持续执行同样的操作直至最终抵达山脚位置。

如果具备找到目前所在位置最佳路径的能力，则只需重复上述步骤即可在短时间内抵达山顶并享用海底捞。

这体现了梯度下降法的实际应用，请让我们系统地探讨一下梯度下降法的核心原理。

二、梯度下降法基本思想

在数学领域中，在寻找最优解的过程中所遵