Neste projeto, você aprenderá como implementar a regressão polinomial usando o método dos mínimos quadrados. A regressão polinomial é uma técnica fundamental de machine learning utilizada para ajustar uma função polinomial a um conjunto de pontos de dados. Este projeto irá guiá-lo através do processo de carregamento e pré-processamento dos dados, criação da matriz de Vandermonde e resolução do problema de regressão polinomial usando o método dos mínimos quadrados.
💡 Este tutorial foi traduzido do inglês com assistência de IA. Para ver o original, você pode mudar para a versão em inglês
Neste desafio, implementaremos e aplicaremos a regressão polinomial para ajustar um conjunto de amostras de treinamento com uma curva gerada por uma equação polinomial. O objetivo é usar o método dos mínimos quadrados (least squares method) para obter os coeficientes ótimos de ajuste da regressão polinomial. O desafio exige a conclusão de uma função que recebe um arquivo CSV de amostra como entrada e retorna os coeficientes do ajuste de regressão polinomial.
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