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Curso de Aprendizado de máquina: classificação e ensembles em Python

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Preço:
Preço promocionalR$ 39,90 Preço normalR$ 127,00

Descrição

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Aprendizado de Máquina: Classificação e Conjuntos em Python

Ganhar Competição Kaggle com kNN, SVM, Regressão Logística, Random Forest, XGBoost, CatBoost e LightGBM

Avaliação: 3.8 de 57 avaliações

Total de horas: 9

Aulas: 56

Especialista: John Smith

Neste curso, exploraremos abordagens fundamentais e aplicadas para classificação de dados usando aprendizado de máquina para pontuação de seguros da Prudential na competição Kaggle, até chegar ao resultado final usando conjuntos de empilhamento. O curso é dividido em 2 partes. Na primeira parte, percorreremos sequencialmente todas as etapas de trabalho com dados, desde os tipos de tarefas e sua formulação até o trabalho com modelos de aprendizado de máquina para minimizar o erro preditivo. Além disso, abordaremos os princípios fundamentais de construção de modelos de aprendizado de máquina, métricas básicas e os modelos mais simples - regressões linear e logística. Também discutiremos métricas, modelos e conjuntos de classificação. Na segunda parte, abordaremos praticamente: - Realização de análise exploratória de dados para encontrar dependências: EDA. - Métricas de classificação: precisão, recall, F1, kappa quadrático e matriz de confusão. - Limpeza de dados e otimização de memória. - Agrupamento de dados e método dos vizinhos mais próximos. - Regressão logística simples e hierárquica. - Método dos vizinhos mais próximos e busca do modelo ótimo. - Máquinas de Vetores de Suporte: SVM. - Árvore de decisão e floresta aleatória (bagging). - XGBoost e aumento de gradiente. - LightGBM e CatBoost. - Conjunto de empilhamento para votação e seleção do melhor resultado. - Envio do resultado para a competição Kaggle. O que você aprenderá: - EDA: Análise Exploratória de Dados. - Métricas de precisão, recall, F1 e kappa. - Classificação simples de dados. - Regressão logística: simples e multinível. - Método dos vizinhos mais próximos: kNN. - Naive Bayes. - Máquinas de Vetores de Suporte: SVM. - Árvores de decisão e floresta aleatória. - XGBoost e aumento de gradiente. - CatBoost e LightGBM. - Conjunto de votação e empilhamento.

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