Os modelos de regressão linear são os primeiros modelos de Machine Learning baseados em estatística. Uma vantagem que esses modelos tem em relação aos modelos de Machine Learning não assistidos é a possibilidade de extração e alta disponibilidade de literatura para compreensão melhor do que os resultados das estimativas Paramétricas obtidas através desses modelos. Conhecendo bem esses modelos as limitações e possibilidades que esses retornam, para um cientista de dados, torna-se fácil a avaliação dos dados antes de efetivamente aplicar esses tipos de modelos, fazendo assim com que o cientista de dados não perca seu tempo com um modelo que não vai retornar as informações que quer-se obter.  Pretendo abordar a matemática, plicação visual e retorno estatístico do modelo de regreção Ordinary Least Squares (OLS).