第一部分：泰勒公式
在高数中，引出相关需求，其描述如下：

对于一些较复杂的函数，为了便于研究，往往希望用一些简单的函数来近似表达。由于用多项式表示的函数，只要对自变量进行有限次的加，减，乘三种算数运算，便能求出它的函数值，因此我们经常用多项式近似表达函数。

简单说来，就是：在误差允许的前提下，我们用多项式(简单函数)来近似代替复杂函数，使得复杂函数的应用更加方便

所以说，泰勒公式是使用多项式对目标函数的近似，当然为了提高精度，使用了高次多项式

泰勒（Taylor）中值定理1：如果函数f(x)在x0处具有n阶导数，那么存在x0的一个领域，对于该领域的任一x，有：

佩亚诺余项（近似误差）：

我们可以利用泰勒公式对未知函数进行估计，过程如下：

设下图是我们要估计的函数图形：

我们不知道函数图形的全部，只知道一小部分：

 使用泰勒公式，已知点是这一个函数片段的端点，通过泰勒公式我们可以估计函数片段端点的一个极小领域内的值，若我们用一阶泰勒展开式进行计算的话，效果应该如下：

 每一次估计之后，下一次使用上一次的结果再进行估计（迭代过程），每一个估计片段链接起来，就是我们在已知函数片段下，对函数整体的估计。我们可以使用更高阶的泰勒展开来估计函数，这要看对应的应用场景而定。

现在我们只要知道一个函数的一个点的取值和该点的变化率（导数），就可以对函数整体进行估计。

第二部分：梯度下降（上升）法
在优化方法中最常提到的方法——梯度下降法

什么是最优化问题？

在百度百科中的定义如下：

工程设计中最优化问题(optimization problem)的一般提法是要选择一组参数(变量)，在满足一系列(约束条件)下，使设计指标(目标)达到最优值。

设，我们有一个数据集，每一项数据有两个值（x：属性，y：标签），都是数值型的，我们认为每一项的属性和标签是符合某个函数关系的，即：

我们希望这个函数尽可能的符合真实的属性-标签之间的关系，我们用欧氏距离来度量，预测关系和真实关系的差距，当这个差距足够小，我们就可以使用

 来近似这种关系。

所以我们有如下最优化目标

这是一个关于w的函数，取不同的数据集，有不同的结果，我们要求这个函数取最小值时的w ，当然我们可以选择对函数求导，令导数等于0，就可以求解，我们不采取这种方法（在现实任务中，一阶导数等于0这个式子不容易求解）。

我们选择一种看上去比较蠢，但是实用的方式：对w一点点的调整，我们希望每一次调整，计算结果都在减小，这是一个迭代过程，直到w的调整无法使函数值下降，我们认为此时的w是最优的w。（这就是梯度下降的基本思想）

设w每次的调整为：w-w0=ηv，因为w是一个参数向量，所以其变化用η(步长，变化大小，标量)，v(变化方向，单位向量)来表示。我们需要求v（变化方向），使得函数的变化最快，在v未知的情况下，怎么得到调整后的函数值呢？

此时就可以使用泰勒公式对函数值进行估计，表示如下（使用一阶泰勒展开式）：

表示为w的方程为：

因为w-w0=ηv ，有：

因为每次参数w调整之后，函数值减小，有：

因为步长η是一个标量，不影响符号，所以先省略，得到：

 v是一个单位向量，函数的导数也是一个向量（函数增长方向），那么两个向量的乘积在什么时候小于0呢？

如下是向量的乘积：

当cos(α)<0，时向量乘积小于0 ，因为我们希望下降速度是最快的，所以令cos(α) = -1，即两个向量的方向相反。

那么知道了v与f'(w0)方向相反，且是个单位向量，所以v为：

因为 

是个标量，那么将它并入η ，则w的更新公式为：

这就是梯度下降法，梯度上升是求最大值时用的，即把上式中的-换成+