Olá, Orlans! Tudo bem?
Parabéns! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.
Percebi que você dominou o uso de np.linalg.norm, aplicou muito bem o conceito de erro mínimo para encontrar o coeficiente angular mais adequado e ainda demonstrou compreender a relevância de ajustar modelos com aleatoriedade controlada.
Uma sugestão interessante para evoluir ainda mais é usar np.argmin com o objetivo de obter diretamente o índice do menor valor e tornar o código mais conciso. Veja só:
idx_min = np.argmin(norma)
coef_ideal = coef_angulares[idx_min]
print(coef_ideal)
Resultado:
1.38122981
Essa abordagem ajuda a deixar seu código mais limpo e eficiente, especialmente quando se trabalha com grandes vetores.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.
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