Introducción
En este proyecto, aprenderás a implementar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS, por sus siglas en inglés) en Python. El OLS es una técnica fundamental de optimización matemática utilizada en el aprendizaje automático, particularmente en problemas de regresión lineal.
🎯 Tareas
En este proyecto, aprenderás:
- Cómo implementar la función OLS para calcular la pendiente (w1) y el intercepto (w0) de una ecuación lineal basada en datos de muestra.
- Cómo probar la función OLS con datos de muestra y verificar la corrección de los resultados.
🏆 Logros
Después de completar este proyecto, serás capaz de:
- Derivar las fórmulas OLS para calcular la pendiente y el intercepto de una ecuación lineal.
- Implementar la función OLS en Python sin utilizar ninguna librería externa.
- Probar y validar la función OLS con datos de muestra.
- Comprender la importancia del método OLS en el aprendizaje automático y en problemas de regresión lineal.
