本文介绍了如何使用Python实现梯度下降算法，并以线性回归为例进行讲解。通过梯度下降优化线性回归模型的参数，以最小化误差平方和，最终得到接近真实的参数值。
使用Python实现梯度下降
梯度下降是一种常用的优化算法，被广泛应用于深度学习、机器学习、数据挖掘等领域。在本文中，我们将使用Python实现梯度下降算法，并以线性回归为例进行讲解。
线性回归是一种用于建立连续变量之间关系的统计学方法，其目标是找到一个最优的线性函数来拟合数据。假设我们有N个样本，其中第i个样本的特征向量为xix_ixi
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