有一个函数 ，使得。现 在不知道函数 $f(\cdot)$的具体形式，给定满足函数关系的一组训练样本，请使用线性回归模型拟合出函数$y=f(x)$。

(可尝试一种或几种不同的基函数，如多项式、高斯或sigmoid基函数）

根据某种函数关系生成的train 和test 数据。

• 按顺序完成 exercise-linear_regression.ipynb中的填空

  1. 先完成最小二乘法的优化 (参考书中第二章 2.3节中的公式)
  2. 附加题：实现“多项式基函数”以及“高斯基函数”（可参考PRML）
  3. 附加题：完成梯度下降的优化 (参考书中第二章 2.3节中的公式)

• 参照lienar_regression-tf2.0.ipnb使用tensorflow2.0 使用梯度下降完成线性回归

• 使用训练集train.txt 进行训练，使用测试集test.txt 进行评估（标准差），训练模型时请不要使用测试集。