[Dúvida] Na regressão linear multi variaveis para ajustar os coeficientes eu posso usar a mesma formula do Gradiente Descedente que é usada no Perceptron simples?

Olá, William! Tudo certinho por aí?

Sim, o método de Gradiente Descendente pode ser usado para ajustar os coeficientes tanto em regressão linear multivariável quanto no Perceptron simples. E, sim, a fórmula do Gradiente Descendente para atualizar os coeficientes em regressão linear multivariável é muito semelhante à fórmula usada para atualizar os pesos no Perceptron simples.

Tanto na regressão linear multivariável quanto no Perceptron simples, o Gradiente Descendente pode ser aplicado, mas as funções de custo que ele tenta minimizar são diferentes.

1. Sobre usar a mesma fórmula do Gradiente Descendente do Perceptron simples na regressão linear multivariável: Embora o processo de atualização dos parâmetros seja conceitualmente semelhante, a função de custo específica que você está tentando minimizar em cada caso é diferente. Na regressão linear, a função de custo geralmente é o erro quadrático médio entre as previsões e os valores reais. No Perceptron, a função de custo pode ser o erro de classificação (perda zero-um) ou, em configurações mais comuns de redes neurais, uma função de perda como a perda binária ou categórica de entropia cruzada.

2. Sobre a fórmula do Gradiente Descedente ser exatamente a mesma: A mecânica de atualização dos parâmetros usando o Gradiente Descendente é fundamentalmente a mesma, que envolve calcular o gradiente da função de custo e atualizar os parâmetros na direção que reduz esse custo. No entanto, os detalhes exatos da fórmula dependem da função de custo que você está minimizando. Portanto, enquanto a ideia básica e a forma de atualização são as mesmas, os detalhes específicos da fórmula podem variar devido às diferentes funções de custo utilizadas.

Espero ter ajudado, William.

Abraço.

Obrigado por explicar Larissa.