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Curso

Machine Learning:

classificação com SKLearn

Quero estudar na alura

8h

Para conclusão

2048

Pessoas nesse curso

9.4

Avaliação média

Certificado

De participação

Introdução_

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

linkedin

Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, 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 30/09/2024

Ementa

  1. Introdução à classificação

    • O primeiro projeto
    • Primeiro treino e teste de um modelo de classificação
    • Padronização de nomes
  2. Testes replicáveis, estratificação e lendo dados da internet

    • Lendo dados da internet e manipulando os mesmos
    • Estratificando splits
  3. Um projeto de baixa dimensionalidade e o baseline

    • Testando em duas dimensões
    • Curva de decisão
  4. Support Vector Machine e a não linearidade

    • Estimadores não lineares e Support Vector Machine
  5. 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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