Data Science do zero: Primeiras regras com o Python



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Data Science do zero - Primeiras regras
Hipótese e Inferência
Teste Estatístico de Hipótese
Exemplo: Lançar Uma Moeda
p-values
Intervalos de Confiança
P-Hacking
Exemplo: Executando um Teste A/B
Inferência Bayesiana
Para Mais Esclarecimentos
Gradiente Descendente
A Ideia Por Trás do Gradiente Descendente
Estimando o Gradiente
Usando o Gradiente
Escolhendo o Tamanho do Próximo Passo
Juntando Tudo
Gradiente Descendente Estocástico
Para Mais Esclarecimentos
Obtendo Dados
stdin e stdout
Lendo Arquivos
O Básico de Arquivos Texto
Arquivos delimitados
Extraindo Dados da Internet
HTML e Sua Subsequente Pesquisa


10.
11.
12.
13.
Exemplo: Livros O’Reilly Sobre Dados
Usando APIs
JSON (e XML)
Usando Uma API Não Autenticada
Encontrando APIs
Exemplo: Usando as APIs do Twitter
Obtendo Credenciais
Para Mais Esclarecimentos
Trabalhando com Dados
Explorando Seus Dados
Explorando Dados Unidimensionais
Duas Dimensões
Muitas Dimensões
Limpando e Transformando
Manipulando Dados
Redimensionando
Redução da Dimensionalidade
Para Mais Esclarecimentos
Aprendizado de Máquina
Modelagem
O Que É Aprendizado de Máquina?
Sobreajuste e Sub-Ajuste
Precisão
Compromisso entre Polarização e Variância
Recursos Extração e Seleção de Característica
Para Mais Esclarecimentos
K–Vizinhos Mais Próximos
O Modelo
Exemplo: Linguagens Favoritas
A Maldição da Dimensionalidade
Para Mais Esclarecimentos
Naive Bayes
Um Filtro de Spam Muito Estúpido


14.

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