Machine Learning – Guia de Referência Rápida: Trabalhando com dados estruturados em Python

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.