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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
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R$82.90
| Peso | 0.468 g |
|---|---|
| Dimensões | 23 × 16 × 1.8 cm |
| Edição | 2ª Edição |
| Número de Páginas | 352 |
| Disponível em ePub? | |
| Coleção | O'Reilly |
Disponibilizamos uma pequena amostra do livro para que você possa apreciar os detalhes do índice os conteúdos iniciais e linguagem visual.