Proyecto 1 — Linear Regression desde cero

Prereqs: LA-06, LA-10, Calc-05/09, Prob-07. Implementa dos soluciones y verifica que coinciden:

1. Forma cerrada (normal equations): $\hat{\mathbf{w}}=(X^\top X)^{-1}X^\top\mathbf{y}$.
2. Gradient descent: itera $\mathbf{w}\leftarrow\mathbf{w}-\eta,\frac{2}{m}X^\top(X\mathbf{w}-\mathbf{y})$. Grafica la loss bajando. Conecta: la MSE es MLE con ruido gaussiano (Prob-07).