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

多元线性回归模型可以表示为：$y = Wx + b + \epsilon$，其中$y$为因变量，$x$为自变量，$W$为自变量的系数矩阵，$b$为截距，$\epsilon$为误差项。

最小二乘法的目标是找到一个参数估计值$\hat{W}$和$\hat{b}$，使得误差平方和最小。误差平方和可以表示为：

$S = \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y_i})^2$

其中，$y_i$为实际值，$\hat{y_i}$为预测值，$n$为样本量。将多元线性回归模型带入上式，得到：

$S = \sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{W}x_i - \hat{b})^2$

对$\hat{W}$和$\hat{b}$求偏导数，得到：

$\frac{\partial S}{\partial \hat{W}} = -2\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{W}x_i - \hat{b})x_i^T$

$\frac{\partial S}{\partial \hat{b}} = -2\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{W}x_i - \hat{b})$

令偏导数为0，解出$\hat{W}$和$\hat{b}$的估计值：

$\hat{W} = (X^TX)^{-1}X^Ty$

$\hat{b} = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{W}x_i)$

其中，$X$为自变量的矩阵，$y$为因变量的向量，$n$为样本量。

最后，将$\hat{W}$和$\hat{b}$代入多元线性回归模型中，得到预测值$\hat{y}$：

$\hat{y} = X\hat{W} + \hat{b}$

这就是基于最小二乘法计算多元线性回归模型的参数过程。