Introdução
Neste projeto, você aprenderá como realizar regressão linear em um conjunto de pontos de dados e visualizar os resultados usando Matplotlib. Regressão linear é uma técnica fundamental de aprendizado de máquina usada para modelar a relação entre uma variável dependente (y) e uma ou mais variáveis independentes (x).
🎯 Tarefas
Neste projeto, você aprenderá:
- Como converter os dados fornecidos em um array Numpy para facilitar a manipulação
- Como calcular os coeficientes do modelo de regressão linear, incluindo a inclinação (w) e a interceptação (b)
- Como plotar os pontos de dados em um gráfico de dispersão e desenhar a linha de regressão linear no mesmo gráfico
🏆 Conquistas
Após concluir este projeto, você será capaz de:
- Preparar dados para análise de regressão linear
- Usar funções Numpy para calcular os parâmetros da regressão linear
- Criar um gráfico de dispersão e sobrepor a linha de regressão linear usando Matplotlib
- Obter uma melhor compreensão da regressão linear e suas aplicações práticas em análise e visualização de dados
