学习大数据分布式计算时多少会涉及到机器学习的算法，所以理解一些机器学习基础，有助于理解大数据分布式计算系统（比如spark）的设计。机器学习中一个常见的就是gradient descent算法，是线性回归问题的一个基础算法。gradient是数学概念。
Gradient
如果一个函数有n个自变量：值是添加还是减小，下同。
gradient所反映的正负相关性非常重要，是理解gradient descent算法的一个关键）的合集。
Partial Derivative
partial derivative是derivative的一个延伸概念，是一个有n维变量的函数的变化的敏感程度（以及正负相关性）。
Derivative
一个一维变量的函数的变化的敏感程度（以及正负相关性）。
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Gradient Descent算法
线性回归问题能够归结为求一个函数有最小值。
如果把这个求解问题交给你，你能求出来吗？非常难把，
而gradient descent算法则能解决问题。
……待续