Episódio

Introdução aos modelos de regressão para Machine Learning [Parte 5] | Machine Learning para iniciantes

por Bea Stollnitz

Aprendizado de máquina para iniciantes

Bem-vindo ao próximo episódio do nosso curso Machine Learning para Iniciantes, apresentado por Bea Stollnitz, Principal Cloud Advocate da Microsoft! Neste vídeo, apresentaremos modelos de regressão, que são ferramentas essenciais no aprendizado de máquina para investigar a relação entre variáveis.

Neste vídeo, você aprenderá sobre:

  • O conceito de regressão e como ele pode ser usado para predizer valores
  • As diferenças entre regressão linear, polinomial e logística
  • Exemplos reais de como os modelos de regressão podem ser aplicados

Exploraremos esses tipos de regressão com mais profundidade nos próximos vídeos, onde você também aprenderá a implementá-los usando código Python em blocos de anotações Jupyter.

Fique atento para o próximo vídeo desta série, onde vamos nos aprofundar na regressão linear e guiá-lo através de sua implementação. Até lá!

Capítulos

  • 00:00 – Introdução
  • 00:09 - O que são modelos de regressão?
  • 00:55 - Os 3 principais tipos de regressão
  • 01:08 - Regressão linear
  • 01:47 - Regressão polinomial
  • 02:22 - Regressão logística
  • Este curso é baseado no currículo gratuito e de software livre om 26 lições de ML para iniciantes da Microsoft.

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