Regressão Linear com Python - Sklearn [SEM ENROLAÇÃO]

[@VictorHugoTavares-ei3bk]

Obrigado pelo conteúdo. Explicou bem de uma forma simples.

[@augustocoliselli5348]

Pow, curti demais. Rápido e preciso. Obrigado.

[@Piadadebomgosto]

esse cara é foda, foi direto ao ponto, +1 inscrito

[@henriquerodrigues6139]

Direto ao ponto e muito bem explicado. Parabéns

[@brucepessoa]

Muito bom seu video. Bem explicativo. Vc podia fazer um com dados reais, tipo a regressão linear de uma criptomoeda em um período

[@Thomazi13]

Ficou muito bom! Prático e fácil de entender. Obrigado!

[@brazueiramemes4954]

Otima explicação, parabens

[@giuvtaguiar6405]

Cara, você é incrível! Enquanto iniciante, eu tenho muita dificuldade, pois os professores não explicam detalhes que fazem toda a diferença! Obrigada! :)

[@ProfessorMarceloOliveira]

Muito obrigado. São comentários como esse que motivam a continuar gravando. Muito obrigado mesmo.

[@AndersonSchmitt]

Se bairros diferentes tem preços diferentes, eu poderia considerar o bairro como uma feature?

[@ProfessorMarceloOliveira]

Pode sim.

[@thiagoribs295]

Legal, mas ficou muito abstrato. Podia ter feito com alguns datasets como exemplo pra mostrar na prática como funciona. Mas o conceito foi muito bem explicado.

[@wertheryagobelucciholsbach475]

Eu entendi mto bem este exemplo. Mascomo poderia fazer isso com um banco de dados?

[@BreakerTakeshi]

Uma dúvida, na etapa do fit(x,y), ele está retornando um LinearRegression vazio. Qual a versão python/libs que usou?

[@nerdanciao2276]

em uma palavra, Excelente....

[@jcbritobr]

Faltou dizer que a linha é o valor previsto. Tem uma função predict que te dá o ponto na linha. Não tem necessidade de plotar novamente.

[@ProfessorMarceloOliveira]

Obrigado pelas dicas.

[@joseguilherms]

Porque você nao usou o .predict ?

[@lucaslopesf]

direto ao ponto!

[@humbertoluzoliveira]

Muito bom o video e ficou top a explicação, bem didático, parabéns! Tens a manha da explicação, se tiver disponibilidade, por favor continue. Mas, tem algumas coisinhas que observei que podes incluir no vídeo para ficar mais top ainda. Seguem essas observações: 1. Entre 8 min 50 e 9 min, você fala em equação de segunda grau, não é. A função é afim, ou linear ou de primeira grau. Detalhe pequeno, mas para alguém que está começando é importante ter uma fonte confiável de estudo. 2. Seria bacana explicar o que modelo fit está fazendo, que tipo de cálculo por trás ele está realizando. É um modelo que faz ajuste por mínimos quadrados(MMQ)? Se não, qual? 3. Seria muito top, comparar com um fit reconhecido, utilizando uma técnica de regressão forte, como a MMQ, para efeitos de comparação. Era isso, no mais desejo sucesso nas postagens e vida longa ao canal! Importante, dei o like!

[@ProfessorMarceloOliveira]

Muito obrigado pelo feedback e pelas dicas. Fiquei muito feliz com seu comentário.

[@tajpa100]

Por que vc não colocou um link com o teu fonte?

[@ProfessorMarceloOliveira]

Coloquei o link na descrição. Obrigado pela dica.

[@kayquemoraes248]

Valeu, ajudou muito

[@betocarvaJR]

Tenho um pouco de dificulade por não conhecer bem o Phyton, mas estou buscando aprender, pois estou fazendo uma materia de IA sobre dados, porém não entendo bem a explicação do professor, gostei da sua explicação, só que tenho dificuldade com código para um proximo vídeo poderia fazer com dados reais em um csv por exemplo, estou com uma atividade desse nível e estou com bastante dificuldade.

[@leonardorosaguimaraes5268]

passo por isso man

[@thalytasantos4044]

Muito bom!!!!!

[@paulofernandes8939]

Bom, mas a equação é do primeiro grau!