# Machine Learning – Guia De Referência Rápida: Trabalhando Com Dados Estruturados Em Python

**Escritor/autor:** Matt Harrison
**Página pública:** https://acervodelivros.com.br/livros/machine-learning-guia-de-referencia-rapida-trabalhando-com-dados-estruturados-em-python/
**Canal de venda:** https://www.amazon.com.br/dp/857522817X?tag=acervodeliv00-20

## Identificação editorial
- ASIN: 857522817X
- ISBN-10: 857522817X
- ISBN-13: 978-8575228173
- Editora: Novatec
- Ano de publicação: 2019
- Número de páginas: 272 páginas
- Idioma: Português

## Categoria e posicionamento
- Categoria principal: Autoajuda
- Subcategoria: Autoajuda
- Tema principal: Desenvolvimento pessoal
- Ranking informado: Nº 44.803 em Livros (Conheça o Top 100 na categoria Livros) Nº 28 em Software em Informática e TecnologiaNº 4.432 em Feriados e Festivais Infantil e Infantojuvenil

## Descrição base
Com notas, tabelas e exemplos detalhados, esta referência prática ajudará você a navegar pelo básico do machine learning com dados estruturados. O autor Matt Harrison oferece um ótimo guia que você poderá usar como material complementar para cursos, além de servir como um recurso conveniente quando você iniciar o seu próximo projeto de machine learning. Ideal para programadores, cientistas de dados e engenheiros da área de IA, este livro apresenta uma visão geral do processo de machine learning e da classificação com dados estruturados. Você conhecerá métodos para clustering (agrupamento), regressão e redução de dimensões, entre outros assuntos. Este guia de referência rápida inclui: classificação, usando o conjunto de dados do Titanic; limpeza de dados e métodos para lidar com dados ausentes; análise de dados exploratória; passos comuns de pré-processamento usando dados de amostras; seleção de atributos úteis ao modelo; seleção do modelo; métricas e avaliação da classificação; exemplos de regressão usando diversas técnicas de ML; métricas para avaliação de regressão; clustering; redução de dimensões; pipelines do scikit-learn.

## Nota metodológica
Dados organizados pelo Acervo de Livros a partir de fonte comercial consultada. Preços, avaliações, estoque e ranking podem variar.