Lineare Regression Anpassung und Visualisierung

Anfänger

In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie eine lineare Regression auf einer Reihe von Datenpunkten durchführen und die Ergebnisse mit Matplotlib visualisieren können. Lineare Regression ist eine grundlegende Maschinelles Lernen-Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen (y) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (x) zu modellieren.

MatplotlibMachine Learning

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Einführung

In diesem Projekt lernst du, wie du lineare Regression auf einer Menge von Datenpunkten durchführst und die Ergebnisse mit Matplotlib visualisierst. Lineare Regression ist eine grundlegende Machine-Learning-Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable (y) und einer oder mehreren unabhängigen Variablen (x) zu modellieren.

🎯 Aufgaben

In diesem Projekt wirst du lernen:

  • Wie du die gegebenen Daten in ein Numpy-Array umwandelst, um sie leichter zu manipulieren
  • Wie du die Koeffizienten des linearen Regressionsmodells berechnest, einschließlich der Steigung (w) und des y-Achsenabschnitts (b)
  • Wie du die Datenpunkte in einem Scatter-Plot darstellst und die lineare Regressionsgerade auf dem gleichen Plot zeichnest

🏆 Errungenschaften

Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:

  • Daten für die lineare Regressionsanalyse vorzubereiten
  • Numpy-Funktionen verwenden, um die linearen Regressionsparameter zu berechnen
  • Ein Scatter-Plot zu erstellen und die lineare Regressionsgerade mit Matplotlib zu überlagern
  • Ein besseres Verständnis von linearen Regression und ihren praktischen Anwendungen in der Datenanalyse und Visualisierung zu erlangen

Lehrer

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.

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