线性回归中W和B是如何做到自动调节的

       在线性回归中，权重（W）和偏置（B）是通过训练过程自动调节的。训练的目标是找到最优的权重和偏置，使得线性模型能够最好地拟合训练数据，从而使预测结果与实际观测值之间的误差最小化。

训练过程通常使用最小化误差的方法，其中最常见的方法是最小二乘法。最小二乘法通过最小化预测值与实际观测值之间的误差平方和来求解最优的权重和偏置。

训练过程的步骤如下：

1. 初始化权重（W）和偏置（B）的值为随机数或者0。

2. 将训练数据输入模型，计算预测值y_pred = W * x + B。

3. 计算预测值与实际观测值之间的误差，即误差项error = y - y_pred。

4. 根据误差项的大小，调整权重和偏置的值，使得误差减小。通常使用梯度下降法来进行参数的更新，即沿着误差函数关于权重和偏置的梯度方向更新它们的值。

5. 重复步骤2-4，直到达到指定的训练轮数或者误差达到满意的程度。

6. 最终得到训练好的线性回归模型，其中的权重（W）和偏置（B）已经调整到最优值，可以用来进行预测。

       在训练过程中，通过不断地迭代和更新权重和偏置，模型会逐渐调整自身的参数，使得预测结果与实际观测值之间的误差不断减小，最终找到最优的权重和偏置。这样，线性回归模型就能够更好地拟合训练数据，并可以用来预测新的未知数据。