上图是梯度下降算法的公式，在公式中不难看出α的选择至关重要。
回想一下，梯度下降的任务就是找到能够使得代价函数J最小化的参数w和b。
有两种方式来判断梯度下降是否收敛：
使得 ε = 0.001 当每次梯度下降的幅度小于ε 那么我们就认为J函数接近最小值了。
学习率要设置的刚好才行，如果太小，梯度学习运行太慢，如果太大，可能永远都不会收敛。
如果梯度下降执行时候发现J忽大忽小，或者说并没有逐步的减小，那么就要判断是α选择的过大还是过小的问题。
选择学习率的时候，我们可以从0.001开始尝试，每次三倍的增加尝试，之后是0.003,0.01,0.03。
直到找到一个合适的学习率。既不小的导致梯度下降过慢，也不大的反复横跳忽大忽小。
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本文标题：13.机器学习-多元线性回归（3）判断梯度下降是否收敛
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