Sinopse

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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