简介
在这个项目中,你将学习如何在Python中实现普通最小二乘法(OLS)。OLS是机器学习中使用的一种基本数学优化技术,特别是在线性回归问题中。
🎯 任务
在这个项目中,你将学习:
- 如何实现OLS函数,根据样本数据计算线性方程的斜率(w1)和截距(w0)。
- 如何使用样本数据测试OLS函数,并验证结果的正确性。
🏆 成果
完成这个项目后,你将能够:
- 推导计算线性方程斜率和截距的OLS公式。
- 在不使用任何外部库的情况下,在Python中实现OLS函数。
- 使用样本数据测试和验证OLS函数。
- 理解OLS方法在机器学习和线性回归问题中的重要性。