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机器学习算法中回归算法有很多，例如神经网络回归算法、蚁群回归算法，支持向量机回归算法等，其中也包括本篇文章要讲述的梯度下降算法，本篇文章将主要讲解其基本原理以及基于Spark MLlib进行实例示范，
看这篇文章前强烈建议你看看上一篇python实现梯度下降法： 一、为什么要提出随机梯度下降算法 注意看梯度下降法权值的更新方式（推导过程在上一篇文章中有） 也就是说每次更新权值都需要遍历
1.梯度下降 1）什么是梯度下降？ 因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。 简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因
