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Esta especialização fornece uma introdução baseada no caso do empolgante campo, a demanda alta de aprendizagem de máquina. Este é apenas um dos muitos lugares onde regressão podem ser aplicadas. Outras aplicações variam de previsão de resultados de saúde em medicina, os preços das ações em finanças e consumo de energia em computação de alto desempenho, para analisar quais os reguladores são importantes para a expressão do gene. Neste curso, você irá explorar modelos de regressão linear regularizados para a tarefa de previsão e seleção de recursos. Você será capaz de lidar com grandes conjuntos de recursos e escolha entre modelos de várias complexidade. Você também vai analisar o impacto dos aspectos de seus dados - tais como valores extremos - em seus modelos e previsões selecionados. Para ajustar esses modelos, você irá implementar algoritmos de otimização que escala a grandes conjuntos de dados. Resultados de Aprendizagem: No final deste curso, você será capaz de: - Descrever a entrada e saída de um modelo de regressão. [-]

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