Data Science do zero: Primeiras regras com o Python



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Data Science do zero - Primeiras regras
15.
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

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