Este livro oferece uma introdução abrangente à programação em Python e às técnicas de aprendizado de máquina, visando capacitar os leitores a extrair insights valiosos. Começando com uma metodologia de desenvolvimento sólida, o livro aborda conceitos fundamentais da programação, incluindo operadores, variáveis, tratamento de erros e manipulação de arquivos. À medida que avança, os capítulos exploram diversas técnicas de aprendizado de máquina, como a função sigmoide, perceptron e modelos de regressão linear, além de métodos de agrupamento, como Agglomerative Clustering e K-Means. Também são discutidos algoritmos de classificação, incluindo árvores de decisão, KNN e Naive Bayes.
O livro destaca a importância da visualização de dados e inclui tópicos avançados, como aprendizado profundo com LSTM, MLP e SVM, além de técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA e t-SNE. Para interessados em processamento de linguagem natural, o capítulo sobre NLTK apresenta ferramentas para análise de texto. Com exemplos práticos e exercícios, esta obra é um guia teórico e prático que prepara os leitores para enfrentar desafios no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina, fornecendo as ferramentas necessárias para se destacarem em suas jornadas profissionais e acadêmicas.
| Number of Pages | 469 |
| Edition | 1 (2024) |
| Format | A5 (148x210) |
| Binding | Paperback with Flaps |
| Paper Type | Estucado Mate 90g |
| Language | Portuguese |
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