Введение
В этом проекте вы научитесь выполнять линейную регрессию для набора точек данных и визуализировать результаты с использованием Matplotlib. Линейная регрессия - это фундаментальный метод машинного обучения, используемый для моделирования зависимости между зависимой переменной (y) и одной или более независимых переменных (x).
🎯 Задачи
В этом проекте вы научитесь:
- Как преобразовать данные в массив Numpy для более удобной обработки
- Как вычислить коэффициенты модели линейной регрессии, включая наклон (w) и перехват (b)
- Как построить точки данных на точечной диаграмме и нарисовать линию линейной регрессии на той же диаграмме
🏆 Достижения
После завершения этого проекта вы сможете:
- Подготовить данные для анализа линейной регрессии
- Использовать функции Numpy для вычисления параметров линейной регрессии
- Создать точечную диаграмму и наложить на нее линию линейной регрессии с использованием Matplotlib
- Получить более глубокое понимание линейной регрессии и ее практических применений в анализе и визуализации данных
