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无约束问题的求解过程一般都是通过一系列的一维搜索来实现，搜索方向的不同，形成了不同的最优化方法。这篇文章从最速下降法入手，来进行搜索。
最速下降法又叫梯度法，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。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，其过程刚好与最速下降法相反，所以在求解最大值的优化问题时，常常将目标函数加负号之后，转变为求最小值后，使用最速下降法来求解。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-452477.html
最速下降法是使用负梯度方向
来作为搜索的方向。设f(x)在Xk附近 可微，dk为文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-452477.html
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