{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "4814259a-4af7-4839-a1dd-7f0e02837c3f",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Regresja liniowa"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "62ab7b17-f761-4723-8992-9620630fdaa6",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Na dzisiejszych zajęciach omówimy problem predykcji informacji i jego rozwiązanie poprzez wykorzystanie regresji liniowej."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "b01eb137-5b7d-4f09-abac-0410366df4a9",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zadaniem regresji liniowej jest po prostu dopasowanie prostej linii do danych. Warto podkreślić, że regresja liniowa przyjmuje założenie, że związek między cechami a zmienną objaśnianą jest mniej więcej liniowy. Regresja liniowa nie jest jedynym rodzajem regresji aczkolwiek jest to najprostsza wersja."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "5dd39b3d-1a4b-44e5-9300-5ad796f7bb4c",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Regresja może nam pomóc w predykcji (przewidzeniu) wartości jakiejś zmiennej objaśnianej (zależnej) na podstawie jakiś cech (zmiennych niezależnych)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "3e618a4a-4088-4c3c-8f98-64c8a3ae0b57",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Rozgrzewka"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "id": "c4a323d0-e71f-48a9-bda0-17ca379b71da",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Przeanalizuj poniższy wykres:"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "0bf3e941-fe58-4edb-a145-5b5d486b0692",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.9.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}