如何使用梯度下降算法进行线性回归？

线性回归是一种经典的机器学习算法，可以用于预测连续型数据。下面是使用梯度下降算法进行线性回归的步骤：

初始化模型参数

线性回归的模型参数包括权重和偏置，可以随机初始化或者初始化为零。

定义损失函数

线性回归的损失函数通常使用平方损失函数，即将预测值与真实值之差的平方作为损失函数。

计算损失函数的梯度

使用链式法则计算损失函数对每个模型参数的偏导数，得到梯度。

更新模型参数

根据梯度方向和学习率，更新模型参数。

重复步骤3和4，直到达到收敛条件

通常情况下，我们会设置一个阈值或者迭代次数，以便在达到收敛条件时停止迭代。

使用模型进行预测

通过将特征输入到训练好的模型中，可以得到对应的预测值。