梯度下降
调节学习率
微分大小意味着离最小值的距离
c点和a点
c的微分较大，但是离最低点更近。
那么微分大小意味着离最小值的距离仅在不跨元素时才成立
考虑到二次微分
左边 ：走的稳定
右边： 步伐小，散乱。但快
feature scaling
特征缩放
w2的变化对y影响大
w1的变化对y（loss）影响小，微分小，那么图像平滑些
左边：行进的方向在变，参数不好控制
进行特征所放的方法
formal derivation
形式推导
任意给定一个点a，该点为圆心画一个圆，找到圆范围的最小值b点。把a 点换为b点。一直进行下去
当x 很接近x0
举个例子
要点
此时，s,u,v全是常数了
