最优化方法是一种数学方法，它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量)，以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称。在学习机器学习的过程中我们发现，大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型，通过最优化方法对目标函数（或损失函数）进行优化，从而训练出最好的模型。常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法和拟牛顿法、共轭梯度法、拉格朗日数乘法等等。

1. 梯度下降法（Gradient Descent）

梯度下降法是最早最简单，也是最为常用的最优化方法。梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局解。一般情况下，其解不保证是全局最优解，梯度下降法的速度也未必是最快的。**梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向，所以也被称为是”最速下降法“。最速下降法越接近目标值，步长越小，前进越慢。**梯度下降法的搜索迭代示意图如下图所示：

简介

众所周知，软件开发是一个分阶段进行的过程。不同的开发阶段需要使用不同的模型图来描述业务场景和设计思路，在不同的阶段输出不同的设计文档也是必不可少的，例如，在需求分析阶段需要输出领域模型和业务模型，在架构阶段需要输出物理架构设计，在详细设计阶段需要输出数据库设计等。这样做可以更好地实践软件开发，并提高软件开发的实用性。

软件建模与设计过程可以分为三个阶段：需求分析、架构设计和详细设计。在这三个阶段中，大量使用符合 UML 规范的模型图，其中常用的有
7 种，包括类图、序列图、组件图、部署图、用例图、状态图和活动图。

在需求分析阶段，使用用例图和领域模型图描述用户需求和业务场景。在架构设计阶段，使用组件图和部署图描述软件系统的组成部分和部署情况。在详细设计阶段，使用类图、序列图和状态图描述软件系统的实现细节。