基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法(least square method)它的主要思想就是选择未知参数,(a5,b5)(a3,b3)(a1,b1)(a4,b4)(a2,b2)使得理论值与观测值之差的平方和达到最小。
我们假设输入属性 (特征) 的数目只有一个
在线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。
求解w和b,使得 E(w)=(y - zi-)最小化的过程,称为线性回归模型的“最小二乘参数估计
将 E(w,6) 分别对w和b求导,可以得到
令偏导数都为0,可以得到
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