You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
54 lines
4.2 KiB
54 lines
4.2 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "508582278dbb8edd2a8a80ac96ef416c",
|
|
"translation_date": "2025-08-29T20:13:26+00:00",
|
|
"source_file": "2-Regression/README.md",
|
|
"language_code": "br"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Modelos de regressão para aprendizado de máquina
|
|
## Tópico regional: Modelos de regressão para preços de abóboras na América do Norte 🎃
|
|
|
|
Na América do Norte, as abóboras são frequentemente esculpidas em rostos assustadores para o Halloween. Vamos descobrir mais sobre esses vegetais fascinantes!
|
|
|
|
|
|
> Foto de <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> no <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
|
|
|
|
## O que você vai aprender
|
|
|
|
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "Vídeo de introdução à regressão - Clique para assistir!")
|
|
> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo rápido de introdução a esta lição
|
|
|
|
As lições desta seção abordam os tipos de regressão no contexto do aprendizado de máquina. Os modelos de regressão podem ajudar a determinar o _relacionamento_ entre variáveis. Esse tipo de modelo pode prever valores como comprimento, temperatura ou idade, revelando assim relações entre variáveis enquanto analisa pontos de dados.
|
|
|
|
Nesta série de lições, você descobrirá as diferenças entre regressão linear e logística, e quando deve preferir uma em vez da outra.
|
|
|
|
[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "ML para iniciantes - Introdução aos modelos de regressão para aprendizado de máquina")
|
|
|
|
> 🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto apresentando os modelos de regressão.
|
|
|
|
Neste grupo de lições, você será preparado para começar tarefas de aprendizado de máquina, incluindo a configuração do Visual Studio Code para gerenciar notebooks, o ambiente comum para cientistas de dados. Você descobrirá o Scikit-learn, uma biblioteca para aprendizado de máquina, e construirá seus primeiros modelos, com foco nos modelos de regressão neste capítulo.
|
|
|
|
> Existem ferramentas úteis de baixo código que podem ajudá-lo a aprender sobre o trabalho com modelos de regressão. Experimente [Azure ML para esta tarefa](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott)
|
|
|
|
### Lições
|
|
|
|
1. [Ferramentas do ofício](1-Tools/README.md)
|
|
2. [Gerenciando dados](2-Data/README.md)
|
|
3. [Regressão linear e polinomial](3-Linear/README.md)
|
|
4. [Regressão logística](4-Logistic/README.md)
|
|
|
|
---
|
|
### Créditos
|
|
|
|
"ML com regressão" foi escrito com ♥️ por [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)
|
|
|
|
♥️ Contribuidores do quiz incluem: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom)
|
|
|
|
O conjunto de dados de abóboras foi sugerido por [este projeto no Kaggle](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) e seus dados são provenientes dos [Relatórios Padrão dos Mercados de Culturas Especiais](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuídos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionamos alguns pontos relacionados à cor com base na variedade para normalizar a distribuição. Esses dados estão em domínio público.
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Aviso Legal**:
|
|
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução. |