本文介绍了在Colab平台上实现线性回归模型的完整流程。主要内容包括：1) 参数优化与训练数据量的关系，讨论了batch size、更新次数等关键概念；2) 线性回归类的实现细节，涵盖初始化、参数更新和预测方法；3) 数据预处理与模型训练过程，包括数据读取、划分和可视化；4) 现代开发模式建议，强调理论创新与AI辅助编码的结合。文章通过Python代码示例展示了从数据准备到模型评估的全流程，并提供