KDB中使用BFGS求解线性模型报type错误的原因是什么

问题原因 #

• 目标函数参数解析错误：.ml.optimize.BFGS会将待优化参数以单个一维向量的形式传入你定义的误差函数，你传入的初始值x0:1 1是长度为2的向量，对应要拟合的斜率、截距两个参数，但你写的error函数没有正确解构该入参，还用到了未定义的变量y，直接导致类型报错。
• 误差计算公式逻辑错误：你写的残差计算逻辑(yy - (xx*x) + y)不符合线性回归残差实际值 - 预测值的要求，符号使用错误，正确的预测值应该是斜率*xx + 截距，残差为yy - (斜率*xx + 截距)。

修正后代码 #

\l ml/ml.q
.ml.loadfile`:optimize/init.q

xx: 9h$til 10
yy: ((xx)*3) + 4

x0: 1 1    
// 先解构入参向量，再计算误差
error:{[params] 
    w: params[0];
    b: params[1];
    sum xexp[yy - (w*xx + b); 2];
}

// 运行优化
.ml.optimize.BFGS[error;x0;();::]

运行后返回的结果会接近你预期的3 4。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cjm2671