Machine Learning: Introdução a classificação com SKLearn

Conteúdo Detalhado

1. Introdução à classificação

   • Introdução
   • 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
   • Estratrificando 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 num novo projeto
   • Dummy classifiers e svc
   • Árvore de decisão e visualizando as decisões de um estimador