Implémentation de la régression polynomiale

Débutant

Dans ce projet, vous apprendrez à implémenter la régression polynomiale en utilisant la méthode des moindres carrés. La régression polynomiale est une technique fondamentale d'apprentissage automatique utilisée pour ajuster une fonction polynomiale à un ensemble de points de données. Ce projet vous guidera tout au long du processus de chargement et de prétraitement des données, de création de la matrice de Vandermonde et de résolution du problème de régression polynomiale en utilisant la méthode des moindres carrés.

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💡 Ce tutoriel est traduit par l'IA à partir de la version anglaise. Pour voir la version originale, vous pouvez cliquer ici

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Introduction
Programme

Introduction

Dans ce défi, nous allons implémenter et appliquer la régression polynomiale pour ajuster un ensemble d'échantillons d'entraînement avec une courbe générée par une équation polynomiale. L'objectif est d'utiliser la méthode des moindres carrés pour obtenir les coefficients d'ajustement optimaux de la régression polynomiale. Le défi consiste à compléter une fonction qui prend un fichier CSV d'échantillons en entrée et renvoie les coefficients de l'ajustement de la régression polynomiale.

Enseignant

Labby

Labby is the LabEx teacher.