Curso de Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering

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  • Preveja valores através da regressão.
  • Classifique um conjunto de clientes.
  • Realize o agrupamento de informações.
  • Aprenda a diferença entre treinamento supervisionado e não-supervisionado.
  • Conheça a biblioteca Scikit-learn.

Conteúdo Detalhado

  1. O que é a regressão

    • Regressão linear
  2. Regressão com SVMs

    • Medir a qualidade da regressão
    • Máquinas de vetores de suporte - teoria e aplicação
  3. Classificação

    • Árvores de decisão
    • K Vizinhos mais próximos
    • Sobreajuste e divisão em treino e teste
  4. Clustering

    • Problema de agrupamento
    • KMeans
    • Agrupamento aplicação
    • Avaliação o agrupamento
    • Aprendizado supervisionado e não supervisionado

Primeira aula de Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering

Um pouco mais do conteúdo

Descubra se esse curso é pra você lendo as primeiras aulas de Python Scikit-Learn: regressão, classificação e clustering

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Público alvo

Iniciantes em data science que desejam saber mais sobre machine learning

Nível de Dificuldade

Intermediário

Última atualização

29/05/2020

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