概述
梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent）是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时，可以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。反过来，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了。在机器学习中，基于基本的梯度下降法发展了三种梯度下降方法，分别为 批量梯度下降法、随机梯度下降法及小批量梯度下降法。
应用sklearn包求解线性回归
步骤如下：
1.首先导包
import numpy as np #导入数据处理包
import os #导入系统包
import matplotlib.pyplot as plt #Matplotlib是Python的一个绘图库，是Python中最常用的可视化工具之一
#pyplot模块的plot函数可以接收输入参数和输出参数，还有线条粗细等参数
%matplotlib inline #魔法命令，可以在Ipython编译器里直接使用，功能是可以内嵌绘图，并且可以省略掉plt.show()这一步。2.准备画图前期相关内容
#画图
%matplotlib inline
# import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
# 随机种子
np.random.seed(42)
# 保存图像
PROJECT_ROOT_DIR 最后
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