In diesem Projekt lernen Sie, wie Sie die Polynomregression mit der Methode der kleinsten Quadrate implementieren. Die Polynomregression ist eine grundlegende Maschinelles Lernen-Technik, die verwendet wird, um eine Polynomfunktion an eine Reihe von Datenpunkten anzupassen. Dieses Projekt führt Sie durch den Prozess des Ladens und Vorverarbeitens der Daten, des Erstellens der Vandermonde-Matrix und der Lösung des Polynomregressionsproblems mit der Methode der kleinsten Quadrate.
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In dieser Aufgabe implementieren und wenden wir die Polynomregression an, um eine Menge von Trainingsbeispielen mit einer Kurve zu approximieren, die durch eine Polynomgleichung erzeugt wird. Ziel ist es, die Methode der kleinsten Quadrate anzuwenden, um die optimalen Anpassungskoeffizienten der Polynomregression zu erhalten. Die Aufgabe erfordert die Implementierung einer Funktion, die eine Beispiel-CSV-Datei als Eingabe nimmt und die Koeffizienten der Polynomregression zurückgibt.
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