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← Outliers Mini-Project Video - Intro to Machine Learning

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Showing Revision 9 created 06/20/2016 by Udacity Robot.

  1. Bem-vindo ao miniprojeto sobre exceções.
  2. Como você viu na última lição,
  3. ter grandes exceções pode causar um grande efeito no resultado de sua regressão.
  4. Então, na primeira parte deste miniprojeto,
  5. você irá implementar o algoritmo sugerido por Sebastian para nós.
  6. Isso significa que você obtém os 10%, mais ou menos,
  7. de pontos de dados que têm os maiores residuais, relativos à sua regressão.
  8. Você os remove e, em seguida, ajusta novamente a regressão e
  9. verifica a mudança no resultado.
  10. Você implementará esse algoritmo neste miniprojeto.
  11. A segunda coisa que faremos será olhar com mais atenção os dados da Enron.
  12. Desta vez, com um olhar específico sobre as exceções.
  13. Você perceberá rapidamente que existem alguns pontos de dados que
  14. ficarão bem longe do padrão geral.
  15. Então, falaremos sobre isso explicitamente e se isso significa que eles devem
  16. ser removidos ou se devem receber atenção extraespecial ou mais aprofundada.
  17. Isso é muito legal e acho que você vai realmente gostar.