梯度下降法python线性回归

梯度下降法是一种常用的优化算法，在Python中用于线性回归模型的训练。它通过迭代更新模型参数的方式，使得损失函数（如均方误差）逐渐减小，找到使模型预测结果最接近真实值的参数组合。在简单线性回归中，可以假设输入特征X和目标变量y之间的关系是线性的，即y = w * X + b，其中w是权重，b是偏置。

以下是使用Python的sklearn库进行线性回归并应用梯度下降的基本步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston

2. 加载数据集：

boston = load_boston()
X = boston.data
y = boston.target

3. 初始化模型：

model = LinearRegression()

4. 使用梯度下降进行拟合（这里一般使用`fit()`直接求解，因为sklearn库内部已经实现了梯度下降算法）：

model.fit(X, y)

5. 获取模型参数：

weights = model.coef_
intercept = model.intercept_