26、在以太坊区块链上实现机器学习

在以太坊区块链上实现机器学习

在机器学习领域，提高预测的准确性是一个核心目标。为了实现这一目标，我们需要优化预测模型，以减少预测误差。下面将详细介绍如何在以太坊区块链上实现线性回归模型的训练和优化，以及如何构建一个机器学习模型的智能合约市场。

优化算法

在给定一些参数的情况下，我们可以进行预测，并使用成本函数计算这些预测的精度。为了提高预测的准确性，我们需要通过优化算法来减少误差。这里我们使用梯度下降算法，它可以帮助我们不断地减少误差。

梯度下降的工作原理是：从随机的权重和偏置值开始，这些值会导致较高的误差。然后，通过优化这些参数来逐步减少误差，直到达到一个足够好的预测模型，即图中的局部最小值。具体来说，我们需要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，直到达到最小值。

以下是权重和偏置的偏导数计算公式：
- weightDerivative = sum(-2x * (result - (x * weight + bias))) / numberOfDataPoints
- biasDerivative = sum(-2 * (result - (x * weight + bias))) / numberOfDataPoints

下面是使用Python和Solidity实现的优化权重和偏置的函数：

Python实现 ：

# Python implementation, returns the optimized