在異形自動插件機器學習的算法中，異形自動插件機實踐上存在很多因為核算量巨大然后無法求解的問題。咱們都是把這類問題轉化成求最小差錯，即：實踐值與猜測值之間的差錯（丟失）問題，想辦法求出讓差錯最小的狀況，就可以得到問題的最優解。

　　線性回歸方程的丟失函數通常是經過最小二乘法，或許梯度下降法進行求解，在這里咱們不打開敘說。這種方法一方面為技能途徑和技能挑選供給參閱，進步渠道建造的質量；另一方面可加速完成技能和事務結構及其解決方案的通用性，進步渠道及渠道使用間的互聯互通互操作能力。