human: 解释线性回归中梯度下降的计算过程。
 bot: 在线性回归中，梯度下降是一种常用的优化算法。它通过不断迭代更新模型参数来最小化损失函数。具体来说，梯度下降的计算过程如下：首先，随机初始化模型参数，例如权重和偏置。然后，计算当前参数下的损失函数值。接下来，计算损失函数对于每个参数的偏导数，即梯度。根据梯度的方向和大小，更新参数的数值。重复以上步骤，直到达到预定的停止条件，例如达到最大迭代次数或损失函数的变化小于某个阈值。通过不断迭代更新参数，梯度下降能够逐渐逼近损失函数的最小值，从而得到较优的模型参数。