APENAS UM RAPAZ LATINO-AMERICANO

     Todos nós, apesar das variadas diferenças, como preferência política, estilo musical, gosto por determinada tonalidade de vestimenta, gostar ou não de futebol, falar muito ou falar pouco, ser de exatas ou de humanas, trabalhar no comércio ou na prestação de serviços, acordar cedo ou acordar tarde, dormir muito ou dormir pouco, enfim, muitas coisas nos fazem ser indivídiuos com nossas peculiaridades, porém uma necessidade, como diz a propaganda é comum a todo mundo da espécie humana, número 2 todo mundo faz: https://www.youtube.com/watch?v=hS7a7DaONaU     De fato, o número dois todo mundo faz, e é por isso que invariavelmente você que está lendo isso, provavelmente tem alguma história de passar verdadeiros apertos pela falta de um bom banheiro em estado no mínimo utilizável. É aquele momento que depois que passa vira história engraçada, mas que na hora é um verdadeiro sufoco. Que bom seria se houvesse um aplicativo mostrando o banheiro livre mais pró...

Warm up in Regression Analysis Jocelyn Guo Oct 29, 2018 · 8 min read Why regression analysis? Regression analysis is a statistical process for estimating the relationship among independent variables(predictors) and dependent variables(responses). It helps to understand how the dependent variables change when any of the independent variables is varied, while the other independent variables are held fixed. Some Overview…. N -> number of data points k -> number of the weights(W) corresponding to specific parameters model function-> Y=f(X, W) If N<k , can’t perform regression analysis since the system is undetermined. If N=k , there will be a unique solution if f is linear and X are linear independent, and it will be infinitely many or no solution if f is nonlinear. If N>k , there is enough information for the best-fitted model, and the degree of freedom is N-k. Linear Regression Linear Regression is a statisti...

Portanto, regressão ... além de outros algoritmos e modelos estatísticos, é mais um componente básico sobre o qual o Machine Learning funciona com sucesso.  Em sua essência, a regressão visa encontrar o relacionamento entre variáveis ​​e, para o Machine Learning, é necessário para prever o resultado com base nesse relacionamento. Obviamente, qualquer engenheiro de ML que se preze deve ser bem orientado nesse assunto.  Mas espere, há uma série de regressões.  Regressões lineares e logísticas são normalmente os primeiros algoritmos que as pessoas aprendem.  Mas, a verdade é que algumas formas inúmeras de regressões podem ser realizadas.  Cada formulário tem sua própria importância e uma condição específica onde é mais adequado para sua aplicação.  Então, qual usar? Neste artigo, expliquei as formas de regressão mais usadas de uma maneira compreensível, para que você possa calcular o que é mais adequado para sua tarefa específica. Vamos rolar. ...