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在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函
数和模型参数值。
在机器学习中，对于很多监督学习模型，需要对原始的模型构建损失函数,接下来便是通
过优化算法对损失函数进行优化，最小化损失函数，以便寻找到最优的参数.于是，基于搜
索的梯度下降法就产生了。
梯度下降法是通过当前点的梯度的反方向寻找到新的迭代点，并从当前点移动到新的迭
代点继续寻找新的迭代点，直到找到最优解。
以下图为例：
上图中，η 称为学习率(learning rate)，有时候也写作α，其取值影响获得最优解的速度
通过这个公式，在梯度下降法中不断搜索最佳的θ值。
1. 梯度下降法是通过当前点的_______寻找到新的迭代点
A 梯度的反方向
B 梯度方向
C 随机方向
D 直线方向
2. 关于梯度下降法的学习率，下列说法正确的是:
A 学习率越大越好
B 学习率越小越好
C 学习率的取值影响获得最优解的速度
D 以上说法均不正确
1=>A 2=>C
