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PROGRAMAÇÃO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS DE ENSINO EM PANDAS E JUPYTER-LAB

Om PROGRAMAÇÃO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS DE ENSINO EM PANDAS E JUPYTER-LAB

Este livro foi concebido para aqueles que desejam entrar no mundo da aprendizagem mecânica, ou seja, no modo principiante. Inicialmente, será abordada a manipulação de dados utilizando os dataframes na linguagem de programação Python, integrados na estrutura Jupyter-lab e Pandas. Os dados serão então extraídos de ficheiros csv para serem geridos em ficheiros dataframes. Indexação, selecção e atribuição, indexação em Pandas, selecção baseada em etiquetas, selecção condicional, atribuição de dados, funções de resumo, mapas e agrupamento e classificação. Finalmente, procederemos à programação de modelos básicos de aprendizagem supervisionada, tais como regressão linear com uma única variável, regressão linear com múltiplas variáveis, guardar e carregar o modelo de formação, gestão de dados com variáveis fictícias, separação dos conjuntos de dados de formação e teste.

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  • Språk:
  • Portugisisk
  • ISBN:
  • 9786205657287
  • Bindende:
  • Paperback
  • Sider:
  • 84
  • Utgitt:
  • 31. januar 2023
  • Dimensjoner:
  • 150x6x220 mm.
  • Vekt:
  • 143 g.
  • BLACK NOVEMBER
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Beskrivelse av PROGRAMAÇÃO DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINAS DE ENSINO EM PANDAS E JUPYTER-LAB

Este livro foi concebido para aqueles que desejam entrar no mundo da aprendizagem mecânica, ou seja, no modo principiante. Inicialmente, será abordada a manipulação de dados utilizando os dataframes na linguagem de programação Python, integrados na estrutura Jupyter-lab e Pandas. Os dados serão então extraídos de ficheiros csv para serem geridos em ficheiros dataframes. Indexação, selecção e atribuição, indexação em Pandas, selecção baseada em etiquetas, selecção condicional, atribuição de dados, funções de resumo, mapas e agrupamento e classificação. Finalmente, procederemos à programação de modelos básicos de aprendizagem supervisionada, tais como regressão linear com uma única variável, regressão linear com múltiplas variáveis, guardar e carregar o modelo de formação, gestão de dados com variáveis fictícias, separação dos conjuntos de dados de formação e teste.

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