内容概要：本文详细介绍了一种使用RMSprop优化器实现线性回归模型的方法，涵盖了从数据生成到模型训练、测试及可视化的整个流程。重点讲解了RMSprop优化器的工作原理及其在提高模型训练效率方面的优势，特别是在处理稀疏数据及非平稳目标函数时的表现。 适合人群：对机器学习感兴趣的初学者，特别是希望通过具体代码实例深入理解优化器工作原理的研究人员或工程师。 使用场景及目标：① 探索不同优化算法在实际项目中的应用技巧；② 学习数据预处理、模型搭建、训练、测试等全流程的操作方法；③ 提升解决实际问题的能力，如图像分类、时间序列预测等。 其他说明：本文不仅提供详细的理论解析，还附有完整的代码实例和GUI界面的设计，有助于快速上手实践。
