梯度下降法又被称为最速下降法(Steepest descend method)，其理论基础是梯度的概念。梯度与方向导数的关系为：梯度的方向与获得最大方向导数值的方向共同，而梯度的模便是函数在该点的方向导数的最大值。梯度下降算法事实上是求多维函数的在某一点收敛的极小值，可以用这个算法迭代出在哪个点收敛，也是求最小二乘问题的一种办法。先在脑海中幻想一下，你站在一座山上，怎样找到最快下山的办法，这时你当然会朝着最峻峭的方向行进，抵达一个点后，再次朝着峻峭的方向下山，然后循环这些过程，抵达山脚。事实上，这也是梯度下降算法名字的由来，如图所示。

  梯度下降法函数function [k ender]=steepest(f,x,e)，需求三个参数f、x和e,其间f为方针函数，x为初始点,e为停止差错。输出也为两个参数，k表明迭代的次数，ender表明找到的最低点。

  2 %梯度下降法,f为方针函数（两变量x1和x2），x为初始点,如[3;4]

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