python梯度下降法估计线性模型参数

Python梯度下降法可以用于估计线性模型的参数。在使用梯度下降法进行线性模型参数估计时，需要采用以下步骤：

1. 初始化线性模型参数(theta)的值。
2. 根据训练集数据进行预测，计算预测值和实际值之间的误差。
3. 根据误差和学习速率(alpha)，计算梯度。
4. 更新模型参数(theta)的值，通过将当前参数值减去梯度乘以学习速率。
5. 重复步骤2到4，直到收敛或达到指定的迭代次数。

通过使用梯度下降法，可以逐步优化线性模型的参数，使其能够更好地拟合训练数据。