2019年春节前，约着罗胖(罗振宇)和脱不花吃饭，想着 要庆祝一下“得到” App “香帅的北大金融学课”结束。到了餐 厅，凳子没坐热，菜没上桌，罗胖就直截了当地说:“想不想做 个大项目，追踪中国人的财富轨迹，替普通的中国人寻找每年的 财富逻辑? ” 他说完之后我就马上明白他的意思了。偌大的中国，充斥 着关于“财富”的各种花边故事、各种晦涩难读的财富报告， 但是从来没有人真正从普通百姓的视角，在不同的时间节点， 回答关于个体家庭财富增长的基本问题。 财富只是结果，它的背后其实是一连串关于“人”和 “资 金”的正确决策— •读不读大学?选择什么专业? •进哪个行业，选什么职业?

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梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向