给出基于最小二乘法计算多元线性回归模型的参数(W,b)过程

1. 定义多元线性回归模型

多元线性回归模型可以表示为：

y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b

其中，y表示因变量，x1, x2, ..., xn表示自变量，w1, w2, ..., wn表示各自变量的权重，b表示截距。

2. 确定误差函数

使用最小二乘法的前提是需要定义误差函数，即计算预测值与真实值之间的差异。对于多元线性回归模型，可以使用平方误差函数：

Loss = Σ(yi - (w1xi1 + w2xi2 + ... + wnxin + b))^2

其中，yi表示真实值，xi1, xi2, ..., xin表示自变量的取值，w1, w2, ..., wn表示各自变量的权重，b表示截距。

3. 求解参数

使用最小二乘法，需要对误差函数进行求导，将导数等于0的点作为误差函数的最小值点，从而得到最优的参数值。

对w1, w2, ..., wn, b分别求偏导数，得到：

∂Loss/∂w1 = -2Σ(xi1(yi - (w1xi1 + w2xi2 + ... + wnxin + b)))

∂Loss/∂w2 = -2Σ(xi2(yi - (w1xi1 + w2xi2 + ... + wnxin + b)))

...

∂Loss/∂wn = -2Σ(xin(yi - (w1xi1 + w2xi2 + ... + wnxin + b)))

∂Loss/∂b = -2Σ(yi - (w1xi1 + w2xi2 + ... + wnxin + b))

将上述偏导数等于0，得到：

w1 = (Σxi1yi - Σxi1Σyi/n) / (Σxi1^2 - Σxi1Σxi1/n)

w2 = (Σxi2yi - Σxi2Σyi/n) / (Σxi2^2 - Σxi2Σxi2/n)

...

wn = (Σxin*yi - Σxin*Σyi/n) / (Σxin^2 - Σxin*Σxin/n)

b = (Σyi - w1Σxi1 - w2Σxi2 - ... - wnΣxin) / n

其中，n表示样本数量，Σ表示求和符号。

4. 利用求解出来的参数进行预测

将求解出来的参数带入多元线性回归模型中，即可得到预测值。