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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 Beth Teutschmann no Unsplash
O que você vai aprender
🎥 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.
🎥 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
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 seus dados são provenientes dos Relatórios Padrão dos Mercados de Culturas Especiais 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.
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