Prefácio

A regressão linear é uma das ferramentas estatísticas utilizada para compreender e modelar as relações entre variáveis. Apesar de sua simplicidade, ela continua a ser uma técnica valiosa na análise de dados e um componente essencial em muitos algoritmos de aprendizagem de máquina. Este livro fornece uma visão inicial sobre a teoria e a aplicação prática da regressão linear no contexto do aprendizado de máquina com a linguagem de programação Python.

Este livro é adequado para iniciantes que estão começando sua jornada no aprendizado de máquina e na regressão linear. Ao longo dos capítulos, discutimos desde os conceitos básicos e assunções da regressão linear até as aplicações avançadas e diagnósticos de modelos, passando por estudos de caso e o uso do Python com a biblioteca Scikit-learn. Além disso, este livro explora as limitações da regressão linear e as técnicas para superar esses desafios, preparando o leitor para utilizar essa ferramenta em problemas do mundo real.

Os exercícios ao final de cada capítulo são elaborados para reforçar o aprendizado e encorajar o leitor a aplicar os conceitos discutidos.

Boa leitura!

Giseldo Neo