{"id":21547015,"url":"https://github.com/lexxai/goit_python_ds_hw_03","last_synced_at":"2026-04-09T23:13:30.109Z","repository":{"id":217241146,"uuid":"743369130","full_name":"lexxai/goit_python_ds_hw_03","owner":"lexxai","description":"Модуль 3. Класичне машинне навчання. Перенавчання. Лінійна регресія.  LaTeX формули.","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-02-04T09:14:29.000Z","size":2266,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":2,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-01-24T09:23:20.059Z","etag":null,"topics":["latex","linear-regression","matplotlib","numpy","pandas","python","scikit-learn"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/lexxai.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null}},"created_at":"2024-01-15T04:39:14.000Z","updated_at":"2024-01-17T14:59:26.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-01-17T17:09:01.910Z","dependency_job_id":null,"html_url":"https://github.com/lexxai/goit_python_ds_hw_03","commit_stats":null,"previous_names":["lexxai/goit_python_ds_hw_03"],"tags_count":1,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/lexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/lexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/lexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/lexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/lexxai","download_url":"https://codeload.github.com/lexxai/goit_python_ds_hw_03/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":244141582,"owners_count":20404835,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["latex","linear-regression","matplotlib","numpy","pandas","python","scikit-learn"],"created_at":"2024-11-24T06:13:57.842Z","updated_at":"2026-04-09T23:13:30.072Z","avatar_url":"https://github.com/lexxai.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Модуль 3. Класичне машинне навчання. Перенавчання. Лінійна регресія. LaTeX формули.\n\n#python #data-science #numpy #numpy-arrays #google-colab #jupyter-nootebook #pandas #matplotlib #scikit-learn #LinearRegression #LaTeX\n\n*З циклу [домашніх завдань Python Data Science](https://github.com/lexxai/goit_python_data_sciense_homework).*\n\n## Підготовка\n- [Lection_3_prepare.ipynb](https://colab.research.google.com/drive/1zAcxxG7hKCpwu8TEu4JTCBe-TkyY9MMO?usp=sharing).  Dataset: [NY-House-Dataset.csv\n](NY-House-Dataset.csv)\n- https://latexeditor.lagrida.com/\n\n## Домашнє завдання\n\nДане домашнє завдання буде повністю пов'язане з лінійною регресією та її реалізацією. Отож розіб'ємо наше домашнє завдання на декілька частин:\n\n1. напишіть функцію гіпотези лінійної регресії у векторному вигляді;\n1. створіть функцію для обчислення функції втрат у векторному вигляді;\n1. реалізуйте один крок градієнтного спуску;\n1. знайдіть найкращі параметри $\\vec{w}$ для [датасету](Housing.csv) прогнозуючу ціну на будинок залежно від площі, кількості ванних кімнат та кількості спалень;\n1. знайдіть ці ж параметри за допомогою аналітичного рішення;\n1. порівняйте отримані результати.\n\n\n        В даному завданні вам не потрібно використовувати Стандартизацію, або Нормалізацію даних.\n\nДз повинно бути виконано у Jupyter Nootebook,(або Google Colab) і задеплоїне на Гітхаб у вигляді файлу .ipynb.\n\n\n## Результат\n\nФайл : [goit_ds_hw03_01.ipynb](goit_ds_hw03_01.ipynb)   \n\n[Colab](https://colab.research.google.com/drive/19VHs8S9nvYrdARJfuaQ2wWFRmHhMI9id?usp=sharing)\n\n![image](https://github.com/lexxai/goit_python_ds_hw_03/assets/3278842/cfa398ea-43de-448a-8ea7-f479d22b056c)\n\n![image](https://github.com/lexxai/goit_python_ds_hw_03/assets/3278842/117a2ead-ba5e-4734-9c56-0c3d303e438f)\n\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Flexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Flexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Flexxai%2Fgoit_python_ds_hw_03/lists"}