線性回歸中W和B是如何做到自動調(diào)節(jié)的
? ? ? ?在線性回歸中，權(quán)重（W）和偏置（B）是通過訓(xùn)練過程自動調(diào)節(jié)的。訓(xùn)練的目標是找到最優(yōu)的權(quán)重和偏置，使得線性模型能夠最好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而使預(yù)測結(jié)果與實際觀測值之間的誤差最小化。
訓(xùn)練過程通常使用最小化誤差的方法，其中最常見的方法是最小二乘法。最小二乘法通過最小化預(yù)測值與實際觀測值之間的誤差平方和來求解最優(yōu)的權(quán)重和偏置。
訓(xùn)練過程的步驟如下：
初始化權(quán)重（W）和偏置（B）的值為隨機數(shù)或者0。
將訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入模型，計算預(yù)測值y_pred = W * x + B。
計算預(yù)測值與實際觀測值之間的誤差，即誤差項error = y - y_pred。
根據(jù)誤差項的大小，調(diào)整權(quán)重和偏置的值，使得誤差減小。通常使用梯度下降法來進行參數(shù)的更新，即沿著誤差函數(shù)關(guān)于權(quán)重和偏置的梯度方向更新它們的值。
重復(fù)步驟2-4，直到達到指定的訓(xùn)練輪數(shù)或者誤差達到滿意的程度。
最終得到訓(xùn)練好的線性回歸模型，其中的權(quán)重（W）和偏置（B）已經(jīng)調(diào)整到最優(yōu)值，可以用來進行預(yù)測。
? ? ? ?在訓(xùn)練過程中，通過不斷地迭代和更新權(quán)重和偏置，模型會逐漸調(diào)整自身的參數(shù)，使得預(yù)測結(jié)果與實際觀測值之間的誤差不斷減小，最終找到最優(yōu)的權(quán)重和偏置。這樣，線性回歸模型就能夠更好地擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并可以用來預(yù)測新的未知數(shù)據(jù)。
