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3 years ago
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# Modelos de regressão para aprendizagem automática
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## Tópico regional: Modelos de regressão para preços de abóbora na América do Norte 🎃
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Na América do Norte, as abóboras são muitas vezes esculpidas em rostos assustadores para o Halloween. Vamos descobrir mais sobre estes fascinantes vegetais!
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> Photo by <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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## O que vai aprender
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[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Regressão Vídeo de introdução - Clique para ver
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!")
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> 🎥 Clique na imagem acima para obter um vídeo de introdução rápida a esta lição
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As lições nesta secção abrangem tipos de regressão no contexto da aprendizagem automática. Os modelos de regressão podem ajudar a determinar a _relação_ entre variáveis. Este tipo de modelo pode prever valores como comprimento, temperatura ou idade, descobrindo assim relações entre variáveis à medida que analisa pontos de dados.
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Nesta série de lições, você vai descobrir a diferença entre regressão logística linear vs. e quando você deve usar uma ou outra.
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Neste grupo de lições, você será configurado para iniciar tarefas de machine learning, incluindo configurar o Código do Estúdio Visual para gerir cadernos, o ambiente comum para cientistas de dados. Você vai descobrir Scikit-learn, uma biblioteca para machine learning, e você vai construir seus primeiros modelos, focando-se em modelos de Regressão neste capítulo.
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> Existem ferramentas de baixo código úteis que podem ajudá-lo a aprender sobre trabalhar com modelos de regressão. Tente
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[Azure ML for this task](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa)
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### Lessons
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1. [Ferramentas do comércio](1-Tools/README.md)
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2. [Gestão de dados](2-Data/README.md)
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3. [Linear and polynomial regression](3-Linear/README.md)
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4. [Logistic regression](4-Logistic/README.md)
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### Credits
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"ML com regressão" foi escrito com ♥️ por[Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
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♥️ Os colaboradores do quiz incluem:[Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
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O conjunto de dados de abóbora é sugerido por [este projeto em Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e os seus dados são obtidos a partir do [Relatórios padrão dos mercados de terminais de culturas especiais](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuído pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionámos alguns pontos em torno da cor com base na variedade para normalizar a distribuição. Estes dados estão no domínio público.
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