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.
Biografia: Matthew Hank "Matt" Bennett é um ator, cantor e escritor americano. Ele é mais conhecido por ter interpretado o papel de Robbie Shapiro na sitcom de comédia Victorious e por ter tido uma participação especial, interpretando a mesma personagem, em Sam & Cat, ambas da Nickelodeon.
