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Novo artigo Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina (Parte 03): Regressões Matriciais foi publicado:
Desta vez nossos modelos estão sendo feitos por matrizes, o que permite flexibilidade ao mesmo tempo que nos permite fazer modelos poderosos que podem manipular não apenas cinco variáveis independentes, mas também muitas variáveis, desde que permaneçamos dentro dos limites de cálculos de um computador, este artigo será uma leitura interessante, isso é certo.
Se você prestou atenção nos dois artigos anteriores, notará que o grande problema que eu tive foi de programar modelos que pudessem lidar com mais variáveis independentes, em outras palavras, lidar dinamicamente com mais entradas pois quando se trata de criar estratégias, nós vamos lidar com centenas de dados, por isso nós queremos ter certeza de que os nossos modelos podem lidar com essa demanda.
Autor: Omega J Msigwa