摘要：本文系统介绍了梯度下降算法在机器学习中的应用，重点阐述了多特征线性回归和多项式回归模型。详细讲解了梯度下降的核心原理，包括学习率α的选择、代价函数优化及参数更新规则。同时介绍了特征工程的重要技术，如特征组合和特征放缩（包括范围缩放、均值归一化和Z分数归一化），这些方法能显著提升模型性能。此外，还对比了梯度下降与正规方程两种优化方法，并强调了向量化计算对提升效率的作用。通过合理的特征处理和参数