实验要求：1.生成数据，加入噪声；2.用高阶多项式函数拟合曲线；3.用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）4.优化方法求解最优解（梯度下降，共轭梯度）；5.用你得到的实验数据，解释过拟合。6.用不同数据量，不同超参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。7.语言不限，可以用matlab，python。求解解析解时可以利用现成的矩阵求逆。梯度下降，共轭梯度要求自己求梯度，迭代优化自己写。不许用现成的平台，例如pytorch，tensorflow的自动微分工具。