分别使用sklearn中的LinearRegression和梯度下降对数据进行拟合。Sklearn中的线性回归使用最小二乘法，可以使损失函数最小化，而梯度下降只能不断逼近最小值，从运行结果中可以看出200次迭代后损失已经和最小二乘法很接近了。
线性回归
线
分别使用sklearn中的LinearRegression和梯度下降对数据进行拟合。Sklearn中的线性回归使用最小二乘法，可以使损失函数最小化，而梯度下降只能不断逼近最小值，从运行结果中可以看出200次迭代后损失已经和最小二乘法很接近了。
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