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Aprenda como aplicar a regressão linear múltipla na prática para predizer o limite de cheque especial de clientes bancários. Este artigo explora desde a importação dos dados até a interpretação do modelo final, utilizando bibliotecas como Pandas, Seaborn e Scikit-Learn.
Aprenda a construir e interpretar intervalos de confiança, uma ferramenta essencial na estatística para estimar parâmetros populacionais a partir de amostras. Descubra como calcular a margem de erro e a importância do nível de confiança em análises estatísticas.
Aprenda a prever com precisão os preços de imóveis utilizando técnicas avançadas de regressão não-linear. Este guia completo aborda desde o tratamento dos dados até a análise de importância das variáveis, fornecendo as melhores práticas para garantir a qualidade e eficácia dos modelos de regressão.
Descubra como técnicas avançadas de otimização de modelos de machine learning, incluindo Grid Search, Randomized Search e análise de curvas de desempenho, podem impulsionar o desempenho de seus modelos. Aprenda a encontrar os melhores valores para hiperparâmetros e aprimore suas soluções de inteligência artificial.
Descubra como o Google Colab, uma ferramenta baseada em Jupyter Notebook, oferece um ambiente completo de desenvolvimento Python na nuvem, sem necessidade de instalação local. Aprenda sobre os benefícios, pacotes úteis para ciência de dados e como criar e executar notebooks Python no Colab.
Descubra como a amostragem é fundamental em projetos de ciência de dados, trazendo vantagens como a redução de custos, tempo e recursos computacionais. Este artigo explora situações em que a amostragem é útil, métodos que a utilizam e exemplos práticos de sua aplicação.