Data Science do zero: Primeiras regras com o Python
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16. 17. Um Filtro de Spam Mais Sofisticado Implementação Testando Nosso Modelo Para Mais Esclarecimentos Regressão Linear Simples O Modelo Usando o Gradiente Descendente Estimativa Máxima da Probabilidade Para Mais Esclarecimentos Regressão Múltipla O Modelo Mais Suposições do Modelo dos Mínimos Quadrados Ajustando o Modelo Interpretando o Modelo O Benefício do Ajuste Digressão: A Inicialização Erros Padrões de Coeficientes de Regressão Regularização Para Mais Esclarecimentos Regressão Logística O Problema A Função Logística Aplicando o Modelo O Benefício do Ajuste Máquina de Vetor de Suporte Para Mais Esclarecimentos Árvores de Decisão O Que É uma Árvore de Decisão? Entropia A Entropia de uma Partição Criando uma Árvore de Decisão Juntando Tudo Florestas Aleatórias 18. 19. 20. 21. 22. Para Maiores Esclarecimentos Redes Neurais Perceptrons Redes Neurais Feed-Forward Backpropagation Exemplo: Derrotando um CAPTCHA Para Mais Esclarecimentos Agrupamento A Ideia O Modelo Exemplo: Encontros Escolhendo k Exemplo: Agrupando Cores Agrupamento Hierárquico Bottom-up Para Mais Esclarecimentos Processamento de Linguagem Natural Nuvens de Palavras Modelos n-gramas Gramáticas Um Adendo: Amostragem de Gibbs Modelagem de Tópicos Para Mais Esclarecimentos Análise de Rede Centralidade de Intermediação Centralidade de Vetor Próprio Multiplicação de Matrizes Centralidade Gráficos Direcionados e PageRank Para Mais Esclarecimentos Baixar 5.26 Mb. Compartilhe com seus amigos:
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