Régression linéaire — cours, TP VS Code et quiz (Word)

Le module le plus travaillé du parcours, entièrement réécrit : la droite se calcule à la main avant d’être confiée à scikit-learn, et chaque mesure d’erreur est définie sans ambiguïté avant d’être utilisée. Ce que contient le pack : — le cours détaillé au format Word, modifiable, avec exercices corrigés — le TP guidé pas à pas dans VS Code, consacré à la régression linéaire — un quiz de 40 questions sans réponses, prêt à distribuer — quatre scripts Python vérifiés, un CSV de logements d’exemple, requirements.txt et les résultats attendus (mesures, graphiques de diagnostic, modèle sauvegardé) Au sommaire : Cours — 01.1 Régression linéaire : — 01.1.1 Objectifs et méthode de travail — 01.1.2 Définir le problème et les données — 01.1.3 Comprendre la droite et les résidus — 01.1.4 Calculer la droite à la main — 01.1.5 Apprentissage et optimisation — 01.1.6 Passer à plusieurs variables — 01.1.7 Mesurer les erreurs sans ambiguïté — 01.1.8 Séparer entraînement validation et test — 01.1.9 Diagnostiquer les résidus et les hypothèses — 01.1.10 Améliorer le modèle avec discernement — 01.1.11 Extrapolation incertitude et communication — 01.1.12 Exercices corrigés et bilan des acquis Travaux pratiques — 01.2 Régression linéaire : — 01.2.1 Préparer le projet — 01.2.2 Vérifier une première régression — 01.2.3 Construire le projet complet — 01.2.4 Lire les résultats du projet — 01.2.5 Comprendre les sorties et le code — 01.2.6 Adapter le modèle à un fichier CSV — 01.2.7 Contrôler le CSV et les catégories — 01.2.8 Explorer la complexité et Ridge — 01.2.9 Interpréter les expériences et rendre le projet Quiz — sans corrigé. Volume : 3 documents Word, environ 7 700 mots (~20 pages). Le code source des scripts est publié librement : https://github.com/hrhouma2/aiopsatlas-apprentissage-supervise-code-fr/tree/main/01-regression-lineaire