A Regressão Linear - Algoritmos de Aprendizado de Máquinas

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Fala Impressionadores! Na aula de hoje nós vamos dar seguimento a nossa série algoritmos de aprendizado de máquina!
Nessa aula vamos abordar o algoritmo de regressão linear. Então vou te mostrar o que é regressão linear, como ela funciona e como vamos utilizá-la para resolver problemas.
Para os problemas de regressão a ideia é fazer a previsão de novos valores utilizando a regressão linear.
Então vamos inicialmente encontrar uma reta que mais se aproxima dos dados que temos, com a ideia de minimizar a soma dos erros ao quadrado.
Depois disso é que vamos poder fazer a previsão de dados desejada.
E aí, vamos aprender como funcionam os algoritmos de aprendizado de máquina para fazer nossa previsão de dados utilizando a regressão linear?
Vem comigo que eu vou te mostrar como funciona a regressão linear e os passos que vamos fazer até a previsão dos dados!
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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação!
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[@gilmarflorencio9216]

Lucas, quanto conhecimento, parabéns pela aula. Obrigado!

[@giu8587]

Gente eu caí aleatoriamente nesse vídeo enquanto tava estudando aqui e é ninguém menos que o marido do Jean. Fiquei me perguntando se vcs já falaram desse canal no EVEE e eu não lembrava. Uma surpresa maravilhosa. (tudo bem só eu não sabia ... é isso). Amei o vídeo. Explicação excelente!! Mto obrigada, Lucas. ❤

O CHOQUE! Eu tô acompanhando esse canal faz muito tempo e nunca tinha percebido isso! :O

[@gilr.7]

Muito obrigado pelo vídeo!

[@evandroluis8783]

excelente aula, faz um video sobre regressao logistica, seria fantástiso

[@luimagno5363]

Vídeo praticamente perfeito, algumas aulas de 60 minutos, até mais que isso 80,90 minutos não foram tão boas quanto essa aula de 30 min. Parabéns e muito obrigado!

[@luimagno5363]

Acho que faltou só explicar melhor no exemplo prática que "MedInc" e o "MedHouseVal" são variáveis diferentes, e que a gente quer achar uma em função da outra. Tem gente que também divide em features -> as infos que eu irei utilizar para achar o label -> variável alvo.

[@MatheusRodrigues-kr3eg]

mt bom o video mano

[@carloseduardocorreacoimbra4040]

Lucas, e se tivessemos uma variável QUALITATIVA, como por exemplo ESTADO (São Paulo, Rio de Janeiro e Minas Gerais)? Como transformar em dummies 0 e 1?

[@srguii1943]

Amigo, é possível eu criar um analisador de imagem, que quando vem duas imagens iguais ele clica sozinho? Tipo ele analiza, confirma e clica?

[@Cibelly9175]

Medo de não conseguir seguir minha carreira de data Scientist parece tão difícil

[@luizmarinhojr]

Vou te dar a dica que eu fiz e me ajudou mt. Em vez de ver esses vídeos dos caras explicando como fazer utilizando a linguagem de programação, aprende primeiro a base, vê vídeo de canais de matemática e coisas do genêro, onde eles explicam as fórmulas que se faz, os cálculos um por um e etc... O maior problema no aprendizado desse tópico é não entender a base. Eu passei por essa dificuldade, e quando fiz isso, ficou muito mais fácil de entender. Hoje consigo fazer simplesmente sem nem usar bibliotecas, pois eu mesmo consigo elaborar tudo. Pesquisa sobre regressão linear no youtube, lá eles explicam bem a respeito disso, tem um vídeo que eu assisti de menos de 10 minutos e que foi suficiente para que eu entendesse. Eu fico bolado porque a maioria dos programadores explicam tudo de forma extremamente complicadas, parece que fazem de propósito para que as pessoas não entendam. Regressão Linear nada mais é do que uma forma de chegar a equação da reta ("Y = M*X + B"). Onde temos o coeficiente angular (M), que determina a inclinação da reta, e o coeficiente linear (B), que determina onde a reta toca no eixo Y. O que a regressão linear faz é achar o M (Coeficiente angular) e o B (Coeficiente Linear), e depois prever (predict) com o valor que você desejar, fazendo com que se substitua no X equação da reta ("Y = M*X + B"), o valor que você quer "prever". Um exemplo, a classe LinearRegression(), levando em consideração os dados nos arrays passados anteriormente, calcula os coeficientes M e B e descobrem que valem: M = 0.8 B = 8.2 Logo, você deseja prever o número 5, então vai colocar lá ("...predict(5)"), então vai ser feito nada mais do que pegar a equação da reta e substituir os valores, como abaixo: M = 0.8 // X = 5 // B = 8.2 Equação da reta -> Y = M*X + B E assim descobre o valor de Y, quando X for igual 5 -> Y = 0.8 * 5 + 8.2 É simplesmente isso. Tem que gostar de matemática, e se não gostar nem vale a pena seguir nessa área.

[@carloseduardocorreacoimbra4040]

Lucas, não ficou claro o que o reshape faz.

[@vinidados8657]

Alguém aí pra me ajudar

[@vinidados8657]

Eu queria contratar um programador pra fazer um robô pra mim

[@zuifiti5358]

Robo de que?

[@ykaueh]

automação?

[@zuifiti5358]

@@ykaueh para que*

[@gabrielsantos-mo2nu]

desistiu?