Machine Learning
Introdução à classificação
Guilherme Silveira, Bennett Bullock
- 407 pages
- Portuguese
- ePUB (adapté aux mobiles)
- Disponible sur iOS et Android
Machine Learning
Introdução à classificação
Guilherme Silveira, Bennett Bullock
À propos de ce livre
Nós, como seres humanos, sabemos facilmente distinguir uma informação de outra, e por meio da experiência, podemos tirar conclusões em decisões simples, como reconhecer se um animal é um cão ou um porco, se um e-mail é spam ou não, decidir se uma movimentação bancária é uma fraude. O computador pode aprender de forma similar, em um processo chamado de classificação dentro da área de machine learning.A classificação é uma ferramenta para responder perguntas, mas antes é preciso saber quais e quantas perguntas fazer, a partir de quais informações, e ainda, como interpretar as respostas.Neste livro, Guilherme Silveira e Bennett Bullock mostram como o computador aprende com uma base de dados e algoritmos para responder perguntas do dia a dia, com uma aplicabilidade crescente no mundo dos negócios, cada vez mais apurada, conforme mais dados estão disponíveis. Por meio de variáveis numéricas e categóricas, você vai treinar modelos matemáticos computacionais em Python que nos ajudam a tomar decisões e prever comportamentos, como quando um funcionário está próximo de pedir demissão ou qual será o próximo passo de um usuário em um site.
Foire aux questions
Informations
Table des matières
- ISBN
- Agradecimentos
- Sobre o autor
- Introdução
- Classificando e-mails, animais e muito mais
- Importando, classificando e validando um modelo
- Classificação de variáveis categóricas
- O problema do sucesso e o algoritmo burro
- Naive bayes e maximum a posteriori por trás dos panos
- Testando diferentes modelos e validando o vencedor
- Novos conceitos de classificação
- Utilizando o k-fold
- Criando um dicionário
- Classificando os textos e ganhando produtividade na empresa
- Quebrando na pontuação adequada
- Conclusão