💻📊 第四篇2.2-线性回归中使用梯度下降法及原理

在生活中，我们常常需要找到变量之间的关系，这时线性回归便成了一个强大的工具！🤔 它通过拟合一条直线来描述数据点的趋势。然而，如何让这条直线尽可能贴近数据呢？这就需要用到梯度下降法.Gradient descent（箭头符号）就像一位登山者，不断寻找山坡最低点，从而帮助我们找到最优解。

在梯度下降的过程中，我们需要计算损失函数（Loss Function），它衡量预测值与真实值之间的差距。当这个差距最小时，模型的效果最佳。💪 每次调整参数时，梯度下降会沿着负梯度方向移动，逐步逼近全局最小值。不过，选择合适的学习率至关重要，过大可能导致错过最优解，过小则效率低下。

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