Machine Learning - Guia de Referência Rápida (ePub)
Trabalhando com dados estruturados em Python
(Sprache: Portugiesisch)
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...
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Produktinformationen zu „Machine Learning - Guia de Referência Rápida (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), 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.
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.
Autoren-Porträt von Matt 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.
Bibliographische Angaben
- Autor: Matt Harrison
- 2019, 1. Auflage, 272 Seiten, Portugiesisch
- Verlag: Novatec Editora
- ISBN-10: 8575228188
- ISBN-13: 9788575228180
- Erscheinungsdatum: 10.12.2019
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eBook Informationen
- Dateiformat: ePub
- Größe: 5.88 MB
- Mit Kopierschutz
- Vorlesefunktion
Sprache:
Portugiesisch
Kopierschutz
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