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