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在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。
假设有数据集  其中  是输入特征，  是对应的输出。

线性回归的模型假设是：

其中，  是输入特征，  是模型的参数。

损失函数（成本函数）表示预测值与实际值之间的差异。对于线性回归，损失函数通常采用均方误差（Mean Squared Error, MSE）：

其中  是数据集中的样本数量。

求解损失函数的过程就是找到能够使损失函数最小化的模型参数  。我们通过最小化损失函数来找到最优的参数。这可以通过梯度下降等优化算法来实现。梯度下降的步骤如下：

1. 初始化参数：选择一组初始参数  .

2. 计算梯度：计算损失函数对每个参数的偏导数。

3. 更新参数：使用梯度信息来更新参数，减小损失函数值。

4. 重复步骤2和步骤3：直到收敛或达到预定的迭代次数。

对于线性回归的梯度下降算法，参数的更新规则为：

其中  是学习率，控制每次参数更新的步长。

在具体的计算中，求解偏导数  并代入梯度下降公式进行迭代，直到损失函数收敛到最小值。

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下面是对损失函数的偏导数计算过程：

均方误差损失函数：

现在，我们将  展开并对每个  求偏导数。

首先，计算单个样本的损失：

然后，对  对  求偏导数：

现在，我们对  对  求偏导数：

将其代入损失函数的偏导数中：

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这就是对于线性回归的均方误差损失函数的偏导数计算过程。在实际应用中，梯度下降算法会根据这些偏导数的信息，迭代更新参数，直至损失函数收敛到最小值。

结论：

以上就是线性回归中求解损失函数的基本过程。这个过程是通过迭代优化算法来找到最优参数，使得模型的预测值与实际值之间的均方误差最小。