如何看待微分的意义，可以有不同的角度，最常用的两种是：
（1）函数图像中，某点的切线的斜率
（2）函数的变化率
通常情况下都是单变量的微分，当一个函数有多个变量的时候，就有了多变量的微分，即分别对每个变量进行求微分。
梯度实际上就是多变量微分的一般化。
梯度就是分别对每个变量进行微分，然后用逗号分割开，梯度是用<>包括起来，说明梯度其实一个向量。
梯度是微积分中一个很重要的概念，之前提到过梯度的意义
在单变量的函数中，梯度其实就是函数的微分，代表着函数在某个给定点的切线的斜率。
在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向。
这也就说明了为什么我们需要千方百计的求取梯度！我们需要到达山底，就需要在每一步观测到此时最陡峭的地方，梯度就恰巧告诉了我们这个方向。梯度的方向是函数在给定点上升最快的方向，那么梯度的反方向就是函数在给定点下降最快的方向，这正是我们所需要的。所以我们只要沿着梯度的方向一直走，就能走到局部的最低点！
