Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du die Methode der kleinsten Quadrate (OLS) in Python implementierst. OLS ist eine grundlegende mathematische Optimierungstechnik, die in der Maschinellen Lernung, insbesondere bei linearen Regressionsproblemen, verwendet wird.
🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du die OLS-Funktion implementierst, um die Steigung (w1) und den y-Achsenabschnitt (w0) einer linearen Gleichung basierend auf Stichprobendaten zu berechnen.
- Wie du die OLS-Funktion mit Stichprobendaten testest und die Korrektheit der Ergebnisse verifizierst.
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Die OLS-Formeln zur Berechnung der Steigung und des y-Achsenabschnitts einer linearen Gleichung abzuleiten.
- Die OLS-Funktion in Python ohne Verwendung externer Bibliotheken zu implementieren.
- Die OLS-Funktion mit Stichprobendaten zu testen und zu validieren.
- Die Wichtigkeit der OLS-Methode in der Maschinellen Lernung und bei linearen Regressionsproblemen zu verstehen.
