ft_linear_regression/data/data_normalized.csv

1	km	price	km_norm	price_norm
2	240000	3650	1.0	0.0
3	139800	3800	0.5384636643774096	0.032327586206896554
4	150500	4400	0.5877494806564687	0.16163793103448276
5	185530	4450	0.7491029520822106	0.1724137931034483
6	176000	5250	0.7052063325364692	0.3448275862068966
7	114800	5350	0.4233098880244679	0.36637931034482757
8	166800	5800	0.6628297428385866	0.46336206896551724
9	89000	5990	0.30447119082823204	0.5043103448275862
10	144500	5999	0.5601125743317626	0.50625
11	84000	6200	0.2814404355576437	0.5495689655172413
12	82029	6390	0.27236171182997776	0.5905172413793104
13	63060	6390	0.18498763248441968	0.5905172413793104
14	74000	6600	0.23537892501646698	0.6357758620689655
15	97500	6800	0.3436234747882322	0.6788793103448276
16	67000	6800	0.2031358676376433	0.6788793103448276
17	76025	6900	0.24470638090105526	0.7004310344827587
18	48235	6900	0.11670144310712526	0.7004310344827587
19	93000	6990	0.32289579504470267	0.7198275862068966
20	60949	7490	0.1752640476091773	0.8275862068965517
21	65674	7555	0.1970281113398833	0.8415948275862069
22	54000	7990	0.1432559039341136	0.9353448275862069
23	68500	7990	0.2100450942188198	0.9353448275862069
24	22899	7990	0.0	0.9353448275862069
25	61789	8290	0.17913321449463615	1.0