`numpy` を使った最小二乗法

以下の式は、イントロダクションで扱った微分計算の結果です。この演習では、その計算が正しいものとして信頼し、これらの式を numpy を使ってコードで実装します。

$$ a_{1} = \frac{ covariance(x, y) }{ variance(x) } $$ $$ a_{0} = mean(y) - a_{1} mean(x) $$

事前に読み込まれたデータから、2 つの変数 x, y の平均と偏差を計算します。
np.sum() を使って最小二乗法の式を完成させ、a0 と a1 の最適値を計算します。
model() を使って、その最適な傾き a1 と切片 a0 からモデル値 y_model を作成します。
事前定義された compute_rss_and_plot_fit() を使って、この最適モデルがデータに適合していることを可視的に確認します。