Machine Learning com R. Aprendizagem Supervisionada: Regressão (eBook, ePUB)
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Este livro desenvolve técnicas de aprendizagem supervisionada normalmente utilizadas em aplicações de Inteligência Artificial Preditiva e Ciência de Dados. As técnicas são ilustradas com exemplos totalmente resolvidos utilizando o software apropriado. A linguagem R e as suas bibliotecas relacionadas com a aprendizagem supervisionada, ideais para trabalhar neste domínio, serão utilizadas. O curso abordará algoritmos preditivos como Regressão Linear Múltipla, Regressão Ridge, Regressão PLS, Regressão LARS, Regressão LASSO, Regressão Elastic Net, Modelo Linear Generalizado, Regre...
Este livro desenvolve técnicas de aprendizagem supervisionada normalmente utilizadas em aplicações de Inteligência Artificial Preditiva e Ciência de Dados. As técnicas são ilustradas com exemplos totalmente resolvidos utilizando o software apropriado. A linguagem R e as suas bibliotecas relacionadas com a aprendizagem supervisionada, ideais para trabalhar neste domínio, serão utilizadas. O curso abordará algoritmos preditivos como Regressão Linear Múltipla, Regressão Ridge, Regressão PLS, Regressão LARS, Regressão LASSO, Regressão Elastic Net, Modelo Linear Generalizado, Regressão Robusta, Regressão Vetorial de Suporte (SVR), Regressão Ridge Kernel (Kernel Ridge Regression), Regressão Ridge Kernel (Kernel Ridge Regression) e Regressão Ridge Kernel (Kernel Ridge Regression), Kernel Ridge Regression (KRR), Stochastic Gradient Descendent Regression (SGD), Hubert Regression, Poisson Regression, Negative Binomial Regression, Logit e Probit Models, Count Models e Neural Network Models (LSTM, RNN, NARX, NNAR e GRU)
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