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在机器学习中常见的优化算法就是梯度下降的算法，本文旨在说明其与多元函数一阶泰勒公式之间的关系。

二元函数每个自变量一次求一阶偏导，二阶偏导…………

仅考虑一阶偏导数的前提下，把自变量xy合并成向量w，x0y0也就是w0，g（w0）表示梯度向量，在函数上寻找两点w1，w2，确保L（w1）> L (w2) ,但是w1和w2的大小关系并未专门说明，不一定存在特定的大小关系。

在w0=w1的邻域内展开，带入w=w2得到以下式子，移项后得左边小于等于0 ，右边也得小于等于0，导数值g（w1）和它的转置相乘一定大于0，在添加负号就小于零，加上一个学习率ε增加其一般性，就可以得到w2 = w1 - εg（w1）.这个更新也就是实现了自变量w的更新，并且使得函数值L（w）变小了，这个就是梯度下降的过程。

在这个过程中最关键的是学习率epsilon的设置，在满足泰勒展开式的条件中，w2和w1的间距应该很小，需要设置一个很小的值ε来防止等式偏差，在最后的收敛步骤上，如果ε过大可能L函数就无法收敛到最小值，而是会在最小值附近来回摆动，ε一般要小于0.1。