Introducción
En este proyecto, aprenderás a realizar una regresión lineal en un conjunto de puntos de datos y visualizar los resultados utilizando Matplotlib. La regresión lineal es una técnica fundamental de aprendizaje automático utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente (y) y una o más variables independientes (x).
🎯 Tareas
En este proyecto, aprenderás:
- Cómo convertir los datos dados en una matriz de Numpy para manipularlos con mayor facilidad
- Cómo calcular los coeficientes del modelo de regresión lineal, incluyendo la pendiente (w) y la intersección (b)
- Cómo trazar los puntos de datos en un diagrama de dispersión y dibujar la línea de regresión lineal en el mismo diagrama
🏆 Logros
Después de completar este proyecto, serás capaz de:
- Preparar datos para el análisis de regresión lineal
- Utilizar funciones de Numpy para calcular los parámetros de regresión lineal
- Crear un diagrama de dispersión y superponer la línea de regresión lineal utilizando Matplotlib
- Tener una mejor comprensión de la regresión lineal y sus aplicaciones prácticas en el análisis y visualización de datos
