梯度降低法，最小二乘法求线性回归

一.梯度降低法：函数 咱们假设回归函数为：spa         ，这里x0 = 1.3d 定义回归函数和实际值之间差的均方和为损失函数：blog       ，m为样本数量ast 咱们的目的是求出使损失函数最小的参数的值。求最小值，对于每一个参数，求出梯度并使梯度等于0，此时的即为对于参数来讲，损失函数最小。im 是包含全部参数的一维向量，咱们先初始化一个，在这个值之上，用梯度降低法去求出下一组

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