O que você aprenderá_
- Entenda como funciona um classificador
- Construa um classificador linear para um problema de classificação binária
- Treine um modelo de classificação binária
- Avalie a saída de um modelo de classificação
- Compare o resultado de algoritmos lineares e não lineares
- Utilize um Suport Vector Machine (SVM) para solucionar um problema de classificação
- Aplique Árvores de Decisão e Dummy Classifiers em seu projeto de Machine Learning
Público alvo_
Entusiastas em Machine Learning. Pessoas que desejam aprender classificação. Estudantes de ciência de dados.
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura. Com mais de 20 anos de ensino de tecnologia, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Curso atualizado em 13/05/2025
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Introdução à classificação
- O primeiro projeto
- Primeiro treino e teste de um modelo de classificação
- Padronização de nomes
Testes replicáveis, estratificação e lendo dados da internet
- Lendo dados da internet e manipulando os mesmos
- Estratificando splits
Um projeto de baixa dimensionalidade e o baseline
- Testando em duas dimensões
- Curva de decisão
Support Vector Machine e a não linearidade
- Estimadores não lineares e Support Vector Machine
Dummy classifiers e árvore de decisão
- Trabalhando em um novo projeto
- Dummy classifiers e SVC
- Árvore de decisão e visualizando as decisões de um estimador
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Formação
Machine Learning na prática: fundamentos e aplicações
8h
De curso
43
Atividades
Escola
Data Science
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