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Livro Impresso

Técnicas de machine learning



Machine learning, software R, data science, ensemble methods, adaboost


Sinopse

O desenvolvimento de modelos de análise aplicados à realidade empresarial se tornou competência crítica em todos os setores de atividade econômica e os profissionais enfrentam duas questões. Como geraremos valor a partir dos dados? Como usaremos corretamente os métodos de análise? Existe um crescente arsenal de técnicas de Machine Learning, provocando efeitos colaterais indesejáveis, como a adoção de técnicas apenas por parecerem modernas.

Neste livro, Abraham Laredo Sicsú, André Samartini e Nelson Lerner Barth expõem as técnicas obrigatórias, prática e objetivamente, suplantando as barreiras para o aprendizado de Data Science. Apresentam de forma equilibrada e rigorosa tanto os conceitos fundamentais quanto os exemplos de aplicação prática.

Metadado adicionado por Blucher em 07/03/2023

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ISBN relacionados

9786555063974 (ISBN do e-book em ePUB)


Metadados adicionados: 07/03/2023
Última alteração: 30/07/2024

Autores e Biografia

Samartini, André (Autor) , Barth, Nelson Lerner (Autor) , Sicsú, Abraham Laredo (Organizador)

Sumário

1. Fundamentos

2. Preparação de dados

3. Avaliação de modelos de previsão e classificação

4. Regressão múltipla

5. Regressão logística

6. Árvores de classificação e regressão

7. Combinação de algoritmos (Ensemble Methods)

8. Introdução às redes neurais artificiais

9. Cluster analysis

10. Outras técnicas



Áreas do selo: ArtesEducaçãoGastronomiaHumanidadesIdiomas e referênciaInfantojuvenilLiteratura estrangeiraLiteratura nacionalSaúde, esporte e lazerTécnicosTeoria e crítica literária

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