利用Python程序，借助牛顿法和梯度下降法来确定多元一次函数的线性回归方程。

简介：
通过利用Python编写的程序，我们运用了牛顿法以及梯度下降法来解决多元一次函数的线性回归问题。 梯度下降法的核心在于，它表示了函数在特定点上的方向导数，沿着这个方向，函数值会取得最大增量。 换句话说，梯度反映了函数在当前位置的斜率。 具体公式如下： Δ = df(Ɵ) / d(Ɵ)，其中 Ɵ 代表自变量，f(Ɵ) 代表关于 Ɵ 的函数，而 Ɵ 则代表梯度。 简而言之，Δ 表示函数相对于自变量 Ɵ 的偏导数。 梯度下降算法的公式为： Ɵ = Ɵ₀ - η * Δf(Ɵ₀)，其中 η 是学习因子，由我们自行设定； Ɵ 则表示数据更新后的下一个 Ɵ₀。 同时，我们有 f(Ɵ) = f(Ɵ₀) + (Ɵ - Ɵ₀) * Δf(Ɵ₀)。 通过不断地进行数据迭代，并利用上述公式进行计算，最终能够得到数据的优化结果。