はじめに
このプロジェクトでは、一連のデータポイントに対して線形回帰を行い、Matplotlib を使って結果を可視化する方法を学びます。線形回帰は、従属変数（y）と 1 つ以上の独立変数（x）の間の関係をモデル化するために使用される基本的な機械学習技術です。
🎯 タスク
このプロジェクトでは、以下のことを学びます。
- 操作を簡単にするために、与えられたデータを Numpy 配列に変換する方法
- 線形回帰モデルの係数、すなわち傾き（w）と切片（b）を計算する方法
- データポイントを散布図にプロットし、同じプロットに線形回帰直線を描画する方法
🏆 成果
このプロジェクトを完了すると、以下のことができるようになります。
- 線形回帰分析用のデータを準備する
- Numpy 関数を使って線形回帰パラメータを計算する
- Matplotlib を使って散布図を作成し、線形回帰直線を重ねる
- 線形回帰とそのデータ分析および可視化における実際の応用について、より深い理解を得る
