Introdução a Regressão Linear
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- Опубліковано 19 вер 2024
- Nessa videoaula você será apresentado a noções introdutórias sobre a regressão linear. A aula faz parte do curso "Machine Learning e Data Science com Python de A à Z" que está disponível para assinantes IA Expert Academy.
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Excelente
Que bom que gostou :)
Show demais!
Que bom que gostou :)
Vc explicou de forma perfeita, muito obrigado mesmo.
Valeu Bruno :)
Nada como um conteúdo explicado com simplicidade. Parabéns!
Que bom que gostou Emerson :)
Poxa vida, eu faço o melhor curso de BI de Portugal, e consegui aprender em 18min aqui o que não aprendi em horas no meu curso. Muito obrigada!!
Que bom que o vídeo ajudou, Daniele :)
Muito bom! Valeu!!
Que bom que gostou, Victor :)
Melhor explicação que já vi
Que bom que gostou :)
Aula muito boa ... me ajudou muito. Muito obrigada!!!
Que bom que gostou Gisela :)
Muito bom o vídeo. Muito bem explicado. Obrigado por compartilhar.
Que bom que gostou, Toni :)
Tava procurando algo simpels e pratico pra entender e esse video foi perfeito. muito obrigado.
Valeu Edipo :)
Tudo o que eu tinha de dúvidas sobre regressão linear para aplicar em machine learn, você conseguiu me esclarecer nesse vídeo, esta mais que bom o conteúdo da aula.
Parabéns Jones, sucesso!!!
Que bom que o vídeo ajudou Gabriel :)
Parabéns!!!! Muito Obrigado!!
Que bom que gostou Gabriel :)
Excelente didática, mostrou que conhece bem do assunto
Valeu Renato :)
Ótima didática! Obrigada. Agora entendi! ^^
Obrigado Leidiana :)
Parabens amigo Jones!!!
Valeu Alex!
Parabéns explicação sensacional
Obrigado!! :)
Fantástico! Excelente aula professor... Parabéns pelo trabalho!
Valeu Claudio :)
Muito bom!
Valeu Joyce :)
Excelente aula!
Valeu Marcelo :)
muito obrigado!
:)
Parabéns , excelente video!!!
Valeu Heron :)
Bem explicado
Valeu Angelina :)
Eu não tenho nível superior, será que conseguirri acompanhar seu curso de Machine Learn?
Muito obrigado pela excelente aula.
Consegue sim! O curso de Machine Learning tem bem poucos pré-requisitos e foi feito para pessoas de várias áreas conseguirem acompanhar :)
@@IAExpertAcademy Muito obrigado.
Se eu conseguir acompanhar serei assinante.
Como calculou onde a reta deveria ser traçada? qual cálculo fez? Poderia traçar a reta no ponto o do eixo Y.
Olá Roberto, o cálculo da reta pode ser feito de várias maneiras, como por exemplo: de forma manual como mostra esse artigo brasilescola.uol.com.br/matematica/equacao-reduzida-reta.htm . Assim como, em software de planilha eletrônica, veja nesse vídeo ua-cam.com/video/8Nd2T2TVwfg/v-deo.html. Assim como, você pode também fazer em Python e R no site iaexpert.com.br/cursos-assinatura/
Bom dia!
Acabei de comprar seu curso na Udemy.
Gostaria de saber qual é a playlist inicial desse tema aqui desta aula.
Muito obrigado.
Boa tarde! Essa aula aqui do UA-cam é da segunda parte do curso, sobre regressão. O ideal é seguir a ordem das aulas, que assim fica mais fácil para entender os algoritmos
O coeficiente pode ser entendido como taxa de variação ou, em outras palavras, derivada?
É exatamente isso, Naomi. O coeficiente indica qual será a variação de y dada uma unidade de variação de X.
Valeu, Denny!
Muito obrigada ❤️
Você possui esse curso em Java na udemy ?
Olá Leandro! Somente em Python :(
O que isso tem haver com Machine Learning, no caso, onde é usado? Há como relacionar Regressão Linear com Rede Neural Artificial? Como?
Olá Maycon, basicamente a regressão linear é um algoritmo supervisionado de machine learning usado para estimar o valor de algo a partir de dados históricos. Sobre a segunda pergunta, no artigo abaixo você poderá encontrar exemplos de implementação. www.analyticsvidhya.com/blog/2021/06/linear-regression-using-neural-networks/
Fabio
@@IAExpertAcademy Obrigado pela resposta, Fabio... Vou dar uma lida, obrigado pela atenção
Por que a regressão linear é classificada como contínua? O que significa "contínuo"?
Olá Ric, valores contínuos podem ser basicamente qualquer número real seja negativo ou positivo. A saída da regressão linear é utilizada para prever a saída que é um valor continuo, como por exemplo, o preço de um carro.
Fabio
Obrigado pelo resposta, Fabio!
Muito bom!
Valeu Mary :)