Spiega il processo computazionale della discesa del gradiente in relazione alla regressione lineare.
La discesa del gradiente è un processo utilizzato nella regressione lineare per trovare i valori dei parametri (coefficienti) di un'equazione lineare che minimizzano una data funzione di costo. Il processo funziona prendendo la derivata della funzione di costo per trovare la direzione della discesa più ripida, quindi regolando i parametri di conseguenza. Il processo è iterativo e ogni iterazione riduce il costo del modello fino a raggiungere un valore ottimale dei parametri. La discesa del gradiente può anche essere utilizzata nella regressione logistica per massimizzare la verosimiglianza dei dati.