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  • Format: ePub

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),…mehr

  • Geräte: eReader
  • mit Kopierschutz
  • eBook Hilfe
  • Größe: 6.42MB
  • FamilySharing(5)
Produktbeschreibung
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.

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Autorenporträt
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.