本关任务:编写一个利用梯度下降进行线性回归预测的程序。

谢谢您的提问，本关任务要求编写一个利用梯度下降进行线性回归预测的程序。对于这个问题，我能够给出以下的回答：

线性回归是一种基本的机器学习算法，通过给定的输入数据，拟合一个线性模型来尽可能准确地预测输出。其中，梯度下降是一种优化算法，用于寻找损失函数的最小值。在线性回归中，我们需要找到使平方误差最小的系数，通过梯度下降算法不断迭代更新系数，最终得到最优解。

下面是利用梯度下降进行线性回归预测的基本步骤：

1.准备数据：收集数据、整理数据、划分数据集等。

2.选取模型和损失函数：选择线性回归作为模型，并使用均方误差作为损失函数。

3.初始化参数：对模型的参数进行初始化，如权重 w 和偏置 b。

4.求取梯度：对损失函数求取对参数的偏导数，得到梯度并进行更新，不断迭代直到到达最优解。

5.预测结果：用训练得到的模型对新的输入数据进行预测。

希望以上回答能够帮助您了解关于利用梯度下降进行线性回归预测的程序！