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
