線性回歸中W和B是如何做到自動調節(jié)的
? ? ? ?在線性回歸中，權重（W）和偏置（B）是通過訓練過程自動調節(jié)的。訓練的目標是找到最優(yōu)的權重和偏置，使得線性模型能夠最好地擬合訓練數(shù)據(jù)，從而使預測結果與實際觀測值之間的誤差最小化。
訓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測值與實際觀測值之間的誤差平方和來求解最優(yōu)的權重和偏置。
訓練過程的步驟如下：
初始化權重（W）和偏置（B）的值為隨機數(shù)或者0。
將訓練數(shù)據(jù)輸入模型，計算預測值y_pred = W * x + B。
計算預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，調整權重和偏置的值，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)關于權重和偏置的梯度方向更新它們的值。
重復步驟2-4，直到達到指定的訓練輪數(shù)或者誤差達到滿意的程度。
最終得到訓練好的線性回歸模型，其中的權重（W）和偏置（B）已經(jīng)調整到最優(yōu)值，可以用來進行預測。
? ? ? ?在訓練過程中，通過不斷地迭代和更新權重和偏置，模型會逐漸調整自身的參數(shù)，使得預測結果與實際觀測值之間的誤差不斷減小，最終找到最優(yōu)的權重和偏置。這樣，線性回歸模型就能夠更好地擬合訓練數(shù)據(jù)，并可以用來預測新的未知數(shù)據(jù)。
