线性回归：参数交互式练习#

原页面： https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/linear-regression/parameters-exercise

下图展示了燃油效率数据集中的 20 个样本，其中横轴表示特征（汽车重量，以千磅为单位），纵轴表示标签（每加仑英里数）。

你的任务： 调整图表上方的 权重（Weight） 和 偏置（Bias） 滑杆，找出使数据 MSE 损失最小的线性模型。

需要考虑的问题：

• 你能得到的最低 MSE 是多少？

• 哪些权重和偏置值产生了这个损失？

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对于这组数据，最优线性模型的 MSE 为 3.37，权重为 -0.12，偏置为 16.96，如下图所示。