如何在Python中使用Sklearn库实现线性回归模型，并通过梯度下降法优化模型参数？请提供示例代码。

在《机器学习入门：线性回归、逻辑回归与聚类算法解析》课程中，您将深入学习线性回归模型的原理与应用，其中包含如何使用梯度下降法来优化线性回归模型的参数。对于您的问题，以下是使用Sklearn库实现并优化线性回归模型的详细步骤和示例代码。

参考资源链接：[机器学习入门：线性回归、逻辑回归与聚类算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/505czraqu2?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，需要安装并导入Sklearn库。接着，使用Sklearn中的`SGDRegressor`类，该类默认使用梯度下降法来优化线性回归模型的参数。下面是一个简单的示例：

from sklearn.linear_model import SGDRegressor
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 生成模拟数据
X, y = make_regression(n_samples=100, n_features=1, noise=10, random_state=42)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SGDRegressor模型，默认使用L2正则化和SGD（随机梯度下降）
model = SGDRegressor(max_iter=1000, tol=1e-3, penalty='l2', eta0=0.01, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算模型的均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f

参考资源链接：[机器学习入门：线性回归、逻辑回归与聚类算法解析](https://wenku.csdn.net/doc/505czraqu2?spm=1055.2569.3001.10343)