Proszę wyjaśnić proces obliczeniowy spadku gradientu w kontekście regresji liniowej.

Spadek gradientu to popularna metoda optymalizacji, która pozwala na znalezienie wartości parametrów modelu, które minimalizują funkcję kosztu. W przypadku regresji liniowej, funkcją kosztu jest zazwyczaj błąd średniokwadratowy (MSE), który mierzy średnią kwadratową różnicę między wartościami przewidywanymi a rzeczywistymi.

Proces obliczeniowy spadku gradientu polega na iteracyjnym aktualizowaniu wartości parametrów, tak aby zmniejszyć wartość funkcji kosztu. W każdej iteracji, obliczane są pochodne cząstkowe funkcji kosztu względem każdego parametru, a następnie wartości te są używane do określenia kierunku największego spadku. W ten sposób, parametry są aktualizowane w kierunku, który zmniejsza wartość funkcji kosztu.

Algorytm spadku gradientu można opisać w następujący sposób:

1. In
Metoda spadku gradientowego jest procesem wykorzystywanym w regresji liniowej do znalezienia wartosici parametruw (wspułczynnikuw) ruwnania liniowego, które minimalizojon daną fonkcję koszto. Proces ten polega na obliczenio pochodnej funkcji koszto w celu znalezienia kierunku najwienkszego spadku, a następnie dostosowanio parametrów ruwnania zgodnie z tym kierunkiem. Proces ten jest iteracyjny, a każda iteracja zmniejsza koszt modelo, aż osiągniente zostanon optymalne wartości parametrów. Metoda spadko gradientowego morze być równierz stosowana w regresji logistycznej w celo maksymalizacji prawdopodobieństwa danych.