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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.
- Número de Páginas: 272
- Autor: Matt Harrison
- Ano: 2019