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AcabamentoSinopse
Com este livro, você aprenderá:
• Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
• Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e produzir um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
• Como os princípios do design experimental geram respostas definitivas
• Como usar a regressão para estimar resultados e detectar anomalias
• Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
• Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
• Métodos de aprendizado não supervisionado para a extração de significado de dados não rotulados
• Por que a análise exploratória de dados é um passo prévio importante na ciência de dados
• Como a amostragem aleatória pode reduzir o viés e produzir um conjunto de dados de maior qualidade, mesmo em big data
• Como os princípios do design experimental geram respostas definitivas
• Como usar a regressão para estimar resultados e detectar anomalias
• Principais técnicas de classificação para prever a quais categorias um registro pertence
• Métodos de aprendizado de máquina estatístico que “aprendem” com os dados
• Métodos de aprendizado não supervisionado para a extração de significado de dados não rotulados
Ficha Técnica
Especificações
| ISBN | 9788550826516 |
|---|---|
| Subtítulo | +50 CONCEITOS ESSENCIAIS USANDO R E PYTHON |
| Pré venda | Não |
| Peso | 468g |
| Autor para link | BRUCE ANDREW,BRUCE PETER,GEDECK PETER |
| Livro disponível - pronta entrega | Sim |
| Dimensões | 1.8 x 16 x 23 |
| Idioma | Português |
| Tipo item | Livro Nacional |
| Número de páginas | 352 |
| Número da edição | 2ª EDIÇÃO - 2025 |
| Código Interno | 1157971 |
| Código de barras | 9788550826516 |
| Acabamento | BROCHURA |
| Autor | BRUCE, ANDREW | BRUCE, PETER | GEDECK, PETER |
| Editora | ALTA BOOKS |
| Sob encomenda | Não |