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Mínimos Cuadrados Ordinarios en Python

Principiante

En este proyecto, aprenderás cómo implementar el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) en Python. Los MCO son una técnica fundamental de optimización matemática utilizada en el aprendizaje automático, especialmente en problemas de regresión lineal.

Python

💡 Este tutorial está traducido por IA desde la versión en inglés. Para ver la versión original, puedes hacer clic aquí

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.

Profesor

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.