Página do livro: Machine Learning – Guia de Referência Rápida

Trabalhando com dados estruturados em Python

Machine Learning – Guia de Referência Rápida
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Machine Learning – Guia de Referência Rápida

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Autor:

ISBN impresso: 978-85-7522-817-3
ISBN ebook: 978-85-7522-818-0
Ano: 2019
Páginas: 272
Preço impresso: R$ 84,00 O ebook deste livro está disponível na Amazon.

9 opiniões | Opine sobre este livro

Descrição do livro

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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Opinião dos leitores

Francisco F

Um ótimo livro, colorido e que mesmo de propondo a ser um guia rápido trás informações relevantes,recomendo fortemente.

Fernando F

Guia com roteiro e dicas relevantes. Serve como referência rápida e na estruturação de processo de análise.

Guilherme de C F

Excelente livro, mesmo para quem já possui conhecimentos em Machine Learning e Data Science.

Luciane A

Livro muito bom.

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