- Nesse trabalho vou explorar uma conhecida base, boston dataset.
- Nela encontramos informações sobre algumas características de casas. Queremos estudar o comportamento dos preços desses imóveis para futuramente conseguirmos prever seus preços
- Gerar modelos de regressão capazes de prever preços de imóveis da base boston dataset
- Trabalhar de maneira mais direcionada com modelos de regressão linear:
- Regressão Linear Bidimensional
- Regressão Linear Multidimensional
- Regressão Ridge
- Regressão Lasso
- Regressão por Rede Elástica
- Etapa de 'Reshape' no treinamento de modelos com apenas 1 feature
- Estudar o conceito Cross-validation de maneira mais aprofundada
- Primeiro contato com o tema 'Tuning Hyperparameters'
- Projeto pessoal com os assuntos abordados no módulo:
'Supervised Learning with scikit-learn - Regression', da plataforma DataCamp, trilha 'Machine Learning Scientist with Python' - O conteúdo teórico e as imagens foram retiradas dos slides da aula