A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos "exemplos de teste" invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B
"synopsis" may belong to another edition of this title.
£ 9.51 shipping from Germany to United Kingdom
Destination, rates & speedsSeller: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B 108 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786205365267
Quantity: 2 available
Seller: moluna, Greven, Germany
Condition: New. Seller Inventory # 760025255
Quantity: Over 20 available
Seller: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive B. Seller Inventory # 9786205365267
Quantity: 1 available
Seller: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Germany
Taschenbuch. Condition: Neu. Neuware -A aprendizagem supervisionada descreve um cenário em que a experiência se torna um factor de formação, que contém informação importante (por exemplo, rótulos de doença/saúde para detecção de doenças das plantas) que falta nos 'exemplos de teste' invisíveis aos quais os conhecimentos adquiridos serão aplicados. Neste cenário, a perícia adquirida visa prever que faltam informações para os dados do teste. Neste sentido, o ambiente pode ser pensado como um professor que supervisiona o aluno, fornecendo informação adicional sob a forma de rótulos. Neste livro discutiremos modelos de aprendizagem supervisionada por máquinas, através dos quais compreenderá os fundamentos teóricos, algumas descrições de domínios de aplicação e depois implementará cada um deles no laboratório Jupyter com pandas e bibliotecas de scikit-learn para Python. Inicialmente começará com Regressão Logística (classificação binária), Classificação Multiclasse por Regressão Logística, Árvores de Decisão, Máquina Vectorial de Apoio - SVM (Support Vector Machines), Floresta Aleatória, Validação Cruzada K-Fold, e finalmente Naive BBooks on Demand GmbH, Überseering 33, 22297 Hamburg 108 pp. Portugiesisch. Seller Inventory # 9786205365267
Quantity: 2 available