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Modelos de regressão para aprendizagem automática
Tema 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 estes vegetais fascinantes!
Foto por Beth Teutschmann no Unsplash
O que irá aprender
🎥 Clique na imagem acima para um vídeo rápido de introdução a esta lição
As lições desta secção abordam os 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, revelando assim relações entre variáveis enquanto analisa pontos de dados.
Nesta série de lições, irá descobrir as diferenças entre regressão linear e logística, e quando deve preferir uma em vez da outra.
🎥 Clique na imagem acima para um vídeo curto que introduz os modelos de regressão.
Neste grupo de lições, irá preparar-se para começar tarefas de aprendizagem automática, incluindo configurar o Visual Studio Code para gerir notebooks, o ambiente comum para cientistas de dados. Irá descobrir o Scikit-learn, uma biblioteca para aprendizagem automática, e construir os seus primeiros modelos, focando-se nos modelos de regressão neste capítulo.
Existem ferramentas úteis de baixo código que podem ajudá-lo a aprender a trabalhar com modelos de regressão. Experimente Azure ML para esta tarefa
Lições
Créditos
"ML com regressão" foi escrito com ♥️ por Jen Looper
♥️ Contribuidores do quiz incluem: Muhammad Sakib Khan Inan e Ornella Altunyan
O conjunto de dados de abóboras foi sugerido por este projeto no Kaggle e os seus dados são provenientes dos Relatórios Padrão dos Mercados Terminais de Culturas Especiais distribuídos pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos. Adicionámos alguns pontos relacionados com a cor com base na variedade para normalizar a distribuição. Estes dados estão em domínio público.
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