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Machine Learning - Guia de Referência Rápida

Trabalhando com dados estruturados em Python


ISBN: 978-85-7522-817-3
Ano: 2019
Páginas: 272
Preço impresso: R$ 79,00

Este livro tem a versão em formato ebook e pode ser encontrado nas melhores livrarias virtuais (Amazon, Apple Store e Google Play).
 

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 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

Fernando Ferreira (São Paulo - SP) 
Guia com roteiro e dicas relevantes. Serve como referência rápida e na estruturação de processo de análise.
Guilherme de Cleva Farto (Assis - SP) 
Excelente livro, mesmo para quem já possui conhecimentos em Machine Learning e Data Science.
Luciane Alencar (São Paulo - SP) 
Livro muito bom.
Ronald B Falcão (Campinas - SP) 
Um livro para quem procura um guia rápido de referência sobre Machine Learning, abordando os principais tópicos com exemplos de código. Um diferencial que vale citar, o livro é colorido, algo muito raro em livros da área de tecnologia.
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