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负责人：郝林倩01目录使用mahout完成销售类型的回归分析实验2：使用mahout完成销售类型的回归分析1使用mahout完成销售类型的回归分析通俗来说，梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数。梯度的定义如下：梯度：使用mahout完成销售类型的回归分析梯度的提出只为回答一个问题：函数在变量空间的某一点处，沿着哪一个方向有最大的变化率？梯度定义如下：函数在某一点的梯度是这样一个向量，它的方向与取得最大方向导数的方向一致，而它的模为方向导数的最大值。这里注意三点：1）梯度是一个向量，即有方向有大小；2）梯度的方向是最大方向导数的方向；3）梯度的值是最大方向导数的值。梯度即函数在某一点最大的方向导数，函数沿梯度方向函数有最大的变化率。使用mahout完成销售类型的回归分析梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（GradientDescent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，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。反过来，如果我们需要求解损失函数的最大值，这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法，分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。梯度下降法：使用mahout完成销售类型的回归分析1.程序代码：在新创建的

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