给出多元线性回归目标函数的梯度求解过程

多元线性回归目标函数的梯度求解过程如下： 1. 首先，我们需要计算目标函数的梯度。对于多元线性回归问题，目标函数是J(a,b),其中a和b是参数。我们可以使用链式法则来计算目标函数的偏导数。具体来说，我们有： $$\frac{\partial J}{\partial a} = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m (y_i - x_ia - b)x_i$$ $$\frac{\partial J}{\partial b} = \frac{1}{m}\sum_{i=1}^m x_i(y_i - x_ia - b)$$ 2. 然后，我们可以使用梯度下降法来求解参数a和b。具体来说，我们可以按照以下步骤进行： - 初始化参数a和b; - 计算损失函数关于a和b的梯度； - 更新参数a和b。 这个过程会重复多次，直到损失函数收敛到一个足够小的值为止。