Machine Learning
Ridge, Lasso e Elastic Net: regularização para controlar overfitting
Controlar a complexidade de modelos lineares com Ridge, Lasso e Elastic Net, escolhendo a força da penalidade só com validação cruzada, sem tocar no teste.
Machine Learning
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Regressão linear e mínimos quadrados: o primeiro modelo supervisionado
Ajustar, resolver e auditar a regressão linear: mínimos quadrados como projeção, solução numérica estável, baseline e diagnóstico pelos resíduos.
Machine Learning
Pré-processamento, pipelines e data leakage em Machine Learning
Proteger, dentro do código, a fronteira entre treino e avaliação: toda transformação que aprende com dados faz fit apenas no treino, e um Pipeline torna essa ordem explícita e repetível.
Machine Learning
Do problema ao experimento de ML: features, target, splits e baseline
Transformar uma necessidade real em um experimento de Machine Learning mensurável, reproduzível e coerente com o cenário de uso.
Machine Learning
Machine Learning de verdade: problemas, paradigmas e generalização
Entenda o que um sistema aprende, como os paradigmas de ML se diferenciam e por que generalização importa mais que decorar algoritmos.