Die am häufigsten verwendete Verlustfunktion in der linearen Regression ist die Mean Squared Error (MSE) Verlustfunktion. Diese Funktion ist die quadrierte euklidische Distanz zwischen dem tatsächlichen Wert der Variablen und dem Wert, den wir durch die lineare Regressionsapproximation erhalten haben. Da dies eine Funktion mehrerer Variablen ist, können wir sie mit Gradientenabstieg optimieren.

Ihre Aufgabe ist es, die Optimierungsmethode zu verwenden, um die besten Parameter der linearen Regressionsfunktion zu finden:

1. Erstellen Sie eine Variable initial_params, die Anfangswerte für die Parameter der linearen Regressionsfunktion speichert.
2. Minimieren Sie die MSE-Funktion.
3. Erhalten Sie die resultierenden optimalen Werte der Parameter.

Hinweis

Weitere Informationen zur linearen Regression finden Sie im Linear Regression with Python Kurs.