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Projeto de Regressão Linear em JavaScript

Este projeto implementa um modelo de regressão linear simples em JavaScript para predizer valores com base em um conjunto de dados de pares (x, y).

Descrição

A regressão linear é uma técnica fundamental em machine learning usada para encontrar a relação linear entre variáveis. Neste projeto, utilizamos JavaScript para implementar um modelo de regressão linear que pode prever o valor de y para um dado valor de x.

Funcionalidades

• Modelo de Regressão Linear: Implementação de um modelo de regressão linear simples.
• Treinamento: Ajuste do modelo aos dados fornecidos para encontrar os coeficientes (inclinação e intercepto) que melhor se ajustam aos dados.
• Predição: Utilização do modelo treinado para predizer valores de y com base em novos valores de x.

Instalação

1. Clone este repositório:

Uso

1. Abra o arquivo index.html no browser usando ferramentos de servidores node como Live server ou só abra o arquivo index.html no browser de sua preferência.

2. Utilize a interface parar criar predições de numeros e as adicione ao treinamento.

3. Após o algoritmo ter no mínimo 2 valores para x e y o botão de começar predição vai ficar disponível.

4. Ao clicar no botão de começar predição a interface ira mudar para somente 1 campo, onde devera ser colocado o numero que deseja realizar a regressão de acordo com os resultados dos treinamentos.

5. Após feita a regressão o usuário pode realizar outros treinamentos utilizando o botão de reiniciar treinamentos