线性回归拟合与绘图

初级

在本项目中,你将学习如何对一组数据点执行线性回归,并使用 Matplotlib 可视化结果。线性回归是一种基本的机器学习技术,用于建模因变量 (y) 与一个或多个自变量 (x) 之间的关系。

MatplotlibMachine Learning

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简介

在这个项目中,你将学习如何对一组数据点进行线性回归,并使用Matplotlib可视化结果。线性回归是一种基本的机器学习技术,用于对因变量(y)和一个或多个自变量(x)之间的关系进行建模。

🎯 任务

在这个项目中,你将学习:

  • 如何将给定数据转换为Numpy数组以便于操作
  • 如何计算线性回归模型的系数,包括斜率(w)和截距(b)
  • 如何在散点图上绘制数据点,并在同一图上绘制线性回归直线

🏆 成果

完成这个项目后,你将能够:

  • 为线性回归分析准备数据
  • 使用Numpy函数计算线性回归参数
  • 使用Matplotlib创建散点图并叠加线性回归直线
  • 更好地理解线性回归及其在数据分析和可视化中的实际应用

教师

labby

Labby

Labby is the LabEx teacher.

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