Machine Learning - Guia de Referência Rápida

Com notas, tabelas e exemplos detalhados, esta referência prática ajudará você a navegar pelo básico do machine learning com dados estruturados.

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  • Descrição
    Machine Learning - Guia de Referência Rápida

    Com notas, tabelas e exemplos detalhados, esta referência prática ajudará você a navegar pelo básico do machine learning com dados estruturados. O autor Matt Harrison oferece um ótimo guia que você poderá usar como material complementar para cursos, além de servir como um recurso conveniente quando você iniciar o seu próximo projeto de machine learning.

    Ideal para programadores, cientistas de dados e engenheiros da área de IA, este livro apresenta uma visão geral do processo de machine learning e da classificação com dados estruturados. Você conhecerá métodos para clustering (agrupamento), regressão e redução de dimensões, entre outros assuntos.

    Este guia de referência rápida inclui:

    classificação, usando o conjunto de dados do Titanic;
    limpeza de dados e métodos para lidar com dados ausentes;
    análise de dados exploratória;
    passos comuns de pré-processamento usando dados de amostras;
    seleção de atributos úteis ao modelo;
    seleção do modelo;
    métricas e avaliação da classificação;
    exemplos de regressão usando diversas técnicas de ML;
    métricas para avaliação de regressão;
    clustering;
    redução de dimensões;
    pipelines do scikit-learn.
  • Sobre o Autor
  • Especificação

    Características

    Tipo de LivroLivro Físico

    Especificações

    Sobre o AutorMatt Harrison

    Matt Harrison administra a MetaSnake, uma empresa de treinamento e consultoria para Python e ciência de dados. O autor usa Python desde 2000 em diversos domínios: ciência de dados, inteligência de negócios, armazenagem, testes e automação, gerenciamento de pilhas open source, área financeira e pesquisa de informações.

    Informações Técnicas

    Nº de páginas:272
    Origem:Nacional
    Editora:Novatec Editora
    Idioma:Português
    Edição:1ª Edição
    Ano:2019
    ISBN:9788575228173
    Encadernação:Brochura
    Autor:Matt Harrison
  • Informações

Avaliação técnica sobre o livro

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