通过python程序，采用牛顿法和梯度下降法求解多元一次函数的线性回归方程 梯度下降法原理 梯度就是表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得较大值，即函数在当前位置的导数 Δ=df(Ɵ)÷d(Ɵ) 上式中，Ɵ是自变量，f(Ɵ)是关于Ɵ的函数，Ɵ表示梯度 简单来说Δ就是函数相对于自变量Ɵ的求导 梯度下降算法公式： Ɵ=Ɵ0-Ƞ*Δf(Ɵ0） 其中Ƞ是学习因子，由我们自己定义，Ɵ即为数据更新后下一个Ɵ0 f(Ɵ)=f(Ɵ0)+(Ɵ-Ɵ0)*Δf(Ɵ0） 通过该公示不断地进行数据迭代，就可以得到最