Модуль 3. Класичне машинне навчання. Перенавчання. Лінійна регресія. LaTeX формули.

#python #data-science #numpy #numpy-arrays #google-colab #jupyter-nootebook #pandas #matplotlib #scikit-learn #LinearRegression #LaTeX

Підготовка

Дане домашнє завдання буде повністю пов'язане з лінійною регресією та її реалізацією. Отож розіб'ємо наше домашнє завдання на декілька частин:

напишіть функцію гіпотези лінійної регресії у векторному вигляді;
створіть функцію для обчислення функції втрат у векторному вигляді;
реалізуйте один крок градієнтного спуску;
знайдіть найкращі параметри $\vec{w}$ для датасету прогнозуючу ціну на будинок залежно від площі, кількості ванних кімнат та кількості спалень;
знайдіть ці ж параметри за допомогою аналітичного рішення;

порівняйте отримані результати.

 В даному завданні вам не потрібно використовувати Стандартизацію, або Нормалізацію даних.

Дз повинно бути виконано у Jupyter Nootebook,(або Google Colab) і задеплоїне на Гітхаб у вигляді файлу .ipynb.