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.\r\n\r\nIdeal 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.\r\n\r\nEste guia de referência rápida inclui:\r\n\r\nclassificação, usando o conjunto de dados do Titanic;\r\nlimpeza de dados e métodos para lidar com dados ausentes;\r\nanálise de dados exploratória;\r\npassos comuns de pré-processamento usando dados de amostras;\r\nseleção de atributos úteis ao modelo;\r\nseleção do modelo;\r\nmétricas e avaliação da classificação;\r\nexemplos de regressão usando diversas técnicas de ML;\r\nmétricas para avaliação de regressão;\r\nclustering;\r\nredução de dimensões;\r\npipelines do scikit-learn.
