优化算法（Optimization Algorithm）是一类用于求解优化问题的算法，其目的是在给定的约束条件下找到函数的最优解。Opt算法有很多种，以下是一些常见的优化算法及其实现思路：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）
梯度下降法是一种基于梯度的优化算法，用于寻找函数的局部最小值。
实现步骤：
1. 初始化参数 ( theta )。
2. 计算梯度 ( nabla f(theta) )。
3. 更新参数：( theta = theta alpha nabla f(theta) )，其中 ( alpha ) 是学习率。
4. 重复步骤2和3，直到满足停止条件（如梯度接近0，或达到最大迭代次数）。
```python
def gradient_descent(x, y, theta, alpha, iterations):
m = len(y)
for _ in range(iterations):
gradient = (2/m) sum((theta x[i] y[i]) x[i] for i in range(m))
theta -= alpha gradient
return theta
```
2. 牛顿法（Newton's Method）
牛顿法是一种基于梯度和二阶导数的优化算法。
实现步骤：
1. 初始化参数 ( theta )。
2. 计算梯度 ( nabla f(theta) ) 和二阶导数 ( nabla2 f(theta) )。
3. 更新参数：( theta = theta frac{nabla f(theta)
