26、以太坊区块链上的机器学习：线性回归模型训练与市场平台

以太坊区块链上的机器学习：线性回归模型训练与市场平台

在机器学习领域，利用区块链技术可以为模型训练和交易提供新的可能性。本文将介绍如何在以太坊区块链上进行线性回归模型的训练，并构建一个机器学习市场平台，让开发者可以上传模型并进行交易。

优化算法

在进行机器学习预测时，我们需要通过优化算法来减少预测误差，提高预测的准确性。这里我们使用梯度下降算法，它可以不断地调整预测函数的权重（weight）和偏置（bias），从而降低误差。

梯度下降的原理是计算权重和偏置的偏导数，以了解它们如何影响最终的预测结果，直到达到误差的最小值。具体的偏导数计算公式如下：
- 权重偏导数： weightDerivative = sum(-2x * (result - (x * weight + bias))) / numberOfDataPoints
- 偏置偏导数： biasDerivative = sum(-2 * (result - (x * weight + bias))) / numberOfDataPoints

以下是Python和Solidity实现的优化权重和偏置的代码：

Python实现 ：

def optimizeWeightBias(results, weight, bias, xs, learningRate):
    weightDerivative = 0
    biasDerivative = 0
    numberOfDataPoi