Introduction
Dans ce projet, vous allez apprendre à implémenter la méthode des moindres carrés ordinaires (OLS en anglais) en Python. L'OLS est une technique fondamentale d'optimisation mathématique utilisée en apprentissage automatique, en particulier dans les problèmes de régression linéaire.
🎯 Tâches
Dans ce projet, vous allez apprendre :
- Comment implémenter la fonction OLS pour calculer la pente (w1) et l'intercept (w0) d'une équation linéaire sur la base de données d'échantillons.
- Comment tester la fonction OLS avec des données d'échantillons et vérifier la correction des résultats.
🏆 Réalisations
Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :
- Découvrir les formules OLS pour calculer la pente et l'intercept d'une équation linéaire.
- Implémenter la fonction OLS en Python sans utiliser de bibliothèques externes.
- Tester et valider la fonction OLS avec des données d'échantillons.
- Comprendre l'importance de la méthode OLS en apprentissage automatique et dans les problèmes de régression linéaire.
