josinovmota

(?P<titulos>TÍTULO)\s+(?P<identificador>[IXV]+)\s+(?P<descricao>.*?)(?=CAPÍTULO|\sArt|\s+)(?P<capitulos>CAPÍTULO)?

'Presidência da República Casa Civil Subchefia para Assuntos Jurídicos CONSTITUIÇÃO DA REPÚBLICA FEDERATIVA DO BRASIL DE 1988 Vide Emenda Constitucional nº 91, de 2016 Vide Emenda Constitucional nº 106, de 2020 Vide Emenda Constitucional nº 107, de 2020 Vide Emenda Constitucional nº 106, de 2020 Vide Emenda Constitucional nº 107, de 2020 Vide Emenda Constitucional nº 107, de 2020 Emendas Constitucionais Emendas Constitucionais de Revisão Ato das Disposições Constitucionais Transitórias Atos decorrentes do disposto no § 3º do art. 5º ÍNDICE TEMÁTICO PREÂMBULO Nós, representantes do povo brasileiro, reunidos em Assembléia Nacional Constituinte para instituir um Estado Democrático, destinado a assegurar o exercício dos direitos sociais e individuais, a liberdade, a segurança, o bem-estar, o desenvolvimento, a igualdade e a justiça como valores supremos de uma sociedade fraterna, pluralista e sem pr

josinovmota

principal = {'titulos': []}
for match_titulo in FIND_TITLE.finditer(cf):
    titulo_identificador = { 'titulo_identificador': match_titulo.group('titulo_numero')}
    principal['titulos'].append(titulo_identificador)
    for match_capitulo in FIND_CHAPTER.finditer(str(match_titulo)):
        capitulo_identificador = { 'capitulo_identificador': match_capitulo.group('capitulo_numero')}
        principal['titulos'].append(capitulo_identificador)

principal

josinovmota

principal = {'titulos': []}

for match_titulo in FIND_TITLE.finditer(cf):
    
    titulo = {'titulo_identificador': match_titulo.group('titulo_numero'), 'capitulos': []}
    
    principal['titulos'].append(titulo)
    
    for match_capitulo in FIND_CHAPTER.finditer(str(match_titulo)):
        capitulo = { 'capitulo_identificador': match_capitulo.group('capitulo_numero')}

josinovmota

# Create a predictor X
X = np.random.default_rng().normal(size=100)
# Create a Noise Vector e
e = np.random.default_rng().normal(size=100)

B_0 = 0.5
B_1 = -0.3
B_2 = 3
B_3 = 0.7

josinovmota

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Create a predictor X
X = np.random.default_rng().normal(size=100)
# Create a Noise Vector e
e = np.random.default_rng().normal(size=100)

B_0 = 0.5

josinovmota

features = np.array([X**i for i in range(1, 11)]).T

best_rss_set = []
best_features_idx = []
best_cp = np.inf
best_model_features = []
# rever
full_model = LinearRegression().fit(features, Y)
sigma_hat_squared = mean_squared_error(Y, full_model.predict(features))