Introduction
Dans ce projet, vous allez apprendre à effectuer une régression linéaire sur un ensemble de points de données et à visualiser les résultats à l'aide de Matplotlib. La régression linéaire est une technique fondamentale d'apprentissage automatique utilisée pour modéliser la relation entre une variable dépendante (y) et une ou plusieurs variables indépendantes (x).
🎯 Tâches
Dans ce projet, vous allez apprendre :
- Comment convertir les données données en un tableau Numpy pour une manipulation plus facile
- Comment calculer les coefficients du modèle de régression linéaire, y compris la pente (w) et l'intercept (b)
- Comment tracer les points de données sur un graphique à dispersion et tracer la droite de régression linéaire sur le même graphique
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :
- Préparer les données pour l'analyse de régression linéaire
- Utiliser des fonctions Numpy pour calculer les paramètres de régression linéaire
- Créer un graphique à dispersion et superposer la droite de régression linéaire à l'aide de Matplotlib
- Gagner une meilleure compréhension de la régression linéaire et de ses applications pratiques dans l'analyse et la visualisation des données
