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Classificadores lineares em Python

Neste curso, você aprenderá sobre classificadores lineares como regressão logística e SVM.

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Descrição do Curso

Neste curso, você aprenderá tudo sobre o uso de classificadores lineares, especificamente regressão logística e máquinas de vetor de suporte, com o scikit-learn. Depois de aprender a aplicar esses métodos, você mergulhará nas ideias por trás deles e descobrirá o que realmente os faz funcionar. Ao final deste curso, você saberá como treinar, testar e ajustar esses classificadores lineares em Python. Você também terá uma base conceitual para entender muitos outros algoritmos de aprendizado de máquina.
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Aprendizado de máquina supervisionado em Python

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  1. 1

    Aplicando a regressão logística e SVM

    Gratuito

    Neste capítulo, você aprenderá os fundamentos da aplicação da regressão logística e das máquinas de vetores de suporte (SVMs) a problemas de classificação. Você usará a biblioteca scikit-learn para ajustar modelos de classificação a dados reais.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Atualização do scikit-learn
    50 xp
    KNN classificação
    100 xp
    Comparação de modelos
    50 xp
    Ajuste excessivo
    50 xp
    Aplicando a regressão logística e SVM
    50 xp
    Executando LogisticRegression e SVC
    100 xp
    Análise de sentimento para críticas de filmes
    100 xp
    Classificadores lineares
    50 xp
    Qual limite de decisão é linear?
    50 xp
    Visualização de limites de decisão
    100 xp
  2. 4

    Máquinas de vetor de suporte

    Neste capítulo, você aprenderá tudo sobre os detalhes das máquinas de vetores de suporte. Você aprenderá a ajustar hiperparâmetros para esses modelos e a usar kernels para ajustar limites de decisão não lineares.

    Reproduzir Capítulo Agora
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colaboradores

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Nick Solomon
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Kara Woo

Áudio Gravado por

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Mike Gelbart

pré-requisitos

Supervised Learning with scikit-learn
Mike Gelbart HeadshotMike Gelbart

Instructor, the University of British Columbia

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