为什么梯度下降法可以预测结果？

Question

如下的例子：

收集了事故是否发生 以及一些可能的影响因素

用梯度下降法模型代码可以预测新的因素情况下事故是否发生

那么

为什么？

梯度下降法不是求的一个区域内的极小值的么？

那和预测有什么关系呢？

Answer 1

所谓的预测，本质上是拟合，就像笛卡尔平面上把若干个点拟合成一条曲线，可以预测任一点与曲线的位置关系。

梯度下降只是一种寻找拟合参数的方法，它可以找出m维空间里n个离散点的超平面拟合，从而将预测点进行二分。通过节点组合再实现更多的分类。

具体到你的例子，拟合的结果就是三维空间中一个曲面，某个点落在曲面一侧就是事故，另一侧则否。