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Coding It Up - Intro to Machine Learning

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    Bem-vindo à parte da lição sobre regressão.
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    Começamos, como sempre, pelo Google e procuramos o que o sklearn tem a oferecer.
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    Como você pode ver, há muito conteúdo aqui.
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    Esta regressão linear é o que acabaremos usando posteriormente.
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    Mas, acho que este link é melhor para começar, porque oferece
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    mais que uma simples introdução a modelos lineares generalizados.
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    Temos aqui uma fórmula que, é difícil dizer, mas
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    reescreve que y é igual a mx mais b, mas
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    agora podemos ter mais de um x.
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    Aprofundaremos isso mais tarde na lição,
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    mas pelo menos sabemos que estamos no lugar certo para
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    obter algo que tenha uma forma linear.
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    Rolando um pouco para baixo, vejo algo chamado quadrados mínimos ordinários.
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    O nome exato do
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    código é regressão linear, e parece ser exatamente o que eu quero.
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    Tenho alguns pontos.
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    Estou ajustando-os a uma linha.
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    E talvez até melhor, tenho alguns exemplos de código com os quais posso começar.
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    Espero que você reconheça que este código não é tão diferente
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    dos tipos de códigos que vimos para classificadores supervisionados.
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    Isso significa que começamos com uma declaração import,
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    from sklearn import linear_model.
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    Em linear_model, há um objeto chamado linearRegression.
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    Nós o utilizamos para criar nosso classificador.
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    Em seguida, ajustamos o classificador.
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    Aqui,
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    eles não estão fazendo previsões com ele, embora também faremos isso.
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    O que eles estão fazendo aqui é ler os coeficientes, ou
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    o que chamamos de inclinação.
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    Rolando um pouco mais para baixo, vejo que há um exemplo mais detalhado
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    que posso usar se tiver problemas.
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    Se acontecer, ele será suficiente para nos ajudar.
Title:
Coding It Up - Intro to Machine Learning
Description:

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Video Language:
English
Team:
Udacity
Project:
ud120 - Intro to Machine Learning
Duration:
01:44

Portuguese, Brazilian subtitles

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