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.
