Tutorial apresentado na Python Brasil 2019 em Ribeirão Preto - SP
- crie uma virtualenv com python 3.7
- pip install pipenv
- pipenv install
Metodo para aproximar duas variaveis linearmente (localização de imovel vs preço, idade do carro vs preço). Dizemos que duas variaveis tem relação linear se plotarmos seus valores num grafico e eles "parecerem" uma linha. Os passos para gerar uma regressão linear são 5:
- randomizar os inputs da função de hipotese
- computar o Mean Squared Error
- Calcular as derivativas parciais
- Atualiazar os parametros baseados nas derivativas e na taxa de apredizado
- repetir do 2 ao 4 até o error ser o menor possivel.
h0(x) = theta1(x) + theta0 == y = m(x) + b
é a função linear que vimos no primeiro grau da escola, o parametro theta1 (m) define a angulação da linha e o theta0 (b) define onde a linha cruza o eixo y.
- conseguir um dataset linear para aula
- montar uma analise desse dataset, e se possivel, um programa para limpar os dados
- criar um grafico com todas as linhas usadas até a aproximação da linha ideal
- explicar melhor R2 e a derivação
- API pra usar o modelo