线性回归的导数怎么求

线性回归的导数可以通过对损失函数关于模型参数的偏导数进行求解得到。具体步骤如下：

1. 定义线性回归模型：假设我们的线性回归模型为 y = wx + b，其中 w 是权重，b 是偏置。

2. 定义损失函数：常用的线性回归损失函数是均方误差（Mean Squared Error，MSE），即 L = (1/N) * Σ(y - (wx + b))^2，其中 N 是样本数量。

3. 求解导数：对损失函数 L 关于权重 w 和偏置 b 分别求偏导数，得到导数公式如下：

∂L/∂w = (2/N) * Σx(y - (wx + b))

∂L/∂b = (2/N) * Σ(y - (wx + b))

这里的 Σ 表示对所有样本求和。

以上是线性回归的导数求解方法[^1]。