如何通过梯度下降法实现线性回归模型的特征系数优化？请结合平方误差损失函数进行说明。

线性回归是一种基本的有监督学习算法，用于处理数据的回归问题，即预测连续值。在学习线性回归时，理解特征系数的优化过程至关重要。为了深入理解这一过程，建议参考《机器学习：线性回归模型详解与代码演示》这一资源，它将帮助你更透彻地掌握线性回归模型的理论与实践。

参考资源链接：[机器学习：线性回归模型详解与代码演示](https://wenku.csdn.net/doc/1gmf6g9z4d?spm=1055.2569.3001.10343)

在梯度下降法中，首先需要定义损失函数，对于线性回归来说，最常用的损失函数是平方误差损失函数。该函数衡量了模型预测值与实际值之间的差距。具体地，对于m个训练样本，平方误差损失函数可以表示为：

J(θ) = (1/2m) * Σ(yi - hθ(Xi))^2

其中，θ表示模型参数，即特征系数向量，yi是第i个样本的真实值，hθ(Xi)是模型对第i个样本的预测值，Σ表示对所有样本求和。

优化特征系数向量θ的目标是最小化损失函数J(θ)。梯度下降法通过计算损失函数关于每个特征系数的梯度，并沿梯度相反方向调整系数，以降低损失函数的值。具体更新规则为：

θ_j := θ_j - α * (1/m * Σ(yi - hθ(Xi)) * Xi_j)

其中，θ_j是特征系数向量中的第j个特征的系数，α是学习率，Xi_j是第i个样本的第j个特征的值，m是样本数量，Σ表示对所有样本求和。

通过反复迭代这个过程，直到收敛，我们可以得到最优的特征系数向量θ。这个向量能够使得模型的预测值与实际值之间的平方误差损失最小化，从而构建出一个准确的线性回归模型。

在深入学习线性回归的过程中，梯度下降法的参数选择，如学习率α的选取，以及如何避免局部最小值等问题，都是需要重点关注的。《机器学习：线性回归模型详解与代码演示》不仅包含了这一理论知识，还提供了代码示例，可以帮助你更直观地理解并实践这一算法。

参考资源链接：[机器学习：线性回归模型详解与代码演示](https://wenku.csdn.net/doc/1gmf6g9z4d?spm=1055.2569.3001.10343)