梯度下降
Learning rate越小，变化越慢
梯度下降
closed-form solution 解析解
梯度下降算法
求解步骤：
1.设置初始起点θ(x0,y0)
2.设置学习率α
3.求梯度（求偏导）
4.迭代求值
代码模块：
1.设置初始值
2.编写loss函数
3.编写求梯度函数
4.编写迭代函数
参考文献：
[1] https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789
Learning rate越小，变化越慢
梯度下降
closed-form solution 解析解
求解步骤：
1.设置初始起点θ(x0,y0)
2.设置学习率α
3.求梯度（求偏导）
4.迭代求值
代码模块：
1.设置初始值
2.编写loss函数
3.编写求梯度函数
4.编写迭代函数
参考文献：
[1] https://blog.csdn.net/qq_41800366/article/details/86583789
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本文标题：线性回归
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/wtbqultx.html
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