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APRENDIZAGEM DA MÁQUINA DE PROGRAMAÇÃO EM PYTHON: Uma introdução aos modelos de aprendizagem automática - supervisionada - Brossura

 
9786205365267: APRENDIZAGEM DA MÁQUINA DE PROGRAMAÇÃO EM PYTHON: Uma introdução aos modelos de aprendizagem automática - supervisionada

Sinossi

A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos "exemplos de teste" invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B

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Taschenbuch. Condizione: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B 108 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786205365267

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Taschenbuch. Condizione: Neu. Neuware -A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive BBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 108 pp. Portugiesisch. Codice articolo 9786205365267

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Taschenbuch. Condizione: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B. Codice articolo 9786205365267

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