Nouveauté
Machine Learning através do R. Aprendizagem não Supervisionada: Redução de Dimensões. MACHINE LEARNING
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- FormatePub
- ISBN8232508616
- EAN9798232508616
- Date de parution06/11/2025
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurHamza elmir
Résumé
Os algoritmos de aprendizagem automática utilizam métodos computacionais para extrair informação diretamente dos dados. A aprendizagem automática utiliza dois tipos de técnicas: a aprendizagem supervisionada, que treina um modelo com dados de entrada e saída conhecidos para que este possa prever resultados futuros, e a aprendizagem não supervisionada, que encontra padrões ocultos ou estruturas intrínsecas nos dados de entrada.
A maioria das técnicas de análise não supervisionada relacionadas com a redução dimensional são desenvolvidas ao longo deste livro de um ponto de vista metodológico e prático, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial, Análise de Correspondência Simples e Análise de Correspondência Múltipla.
A maioria das técnicas de análise não supervisionada relacionadas com a redução dimensional são desenvolvidas ao longo deste livro de um ponto de vista metodológico e prático, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial, Análise de Correspondência Simples e Análise de Correspondência Múltipla.
Os algoritmos de aprendizagem automática utilizam métodos computacionais para extrair informação diretamente dos dados. A aprendizagem automática utiliza dois tipos de técnicas: a aprendizagem supervisionada, que treina um modelo com dados de entrada e saída conhecidos para que este possa prever resultados futuros, e a aprendizagem não supervisionada, que encontra padrões ocultos ou estruturas intrínsecas nos dados de entrada.
A maioria das técnicas de análise não supervisionada relacionadas com a redução dimensional são desenvolvidas ao longo deste livro de um ponto de vista metodológico e prático, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial, Análise de Correspondência Simples e Análise de Correspondência Múltipla.
A maioria das técnicas de análise não supervisionada relacionadas com a redução dimensional são desenvolvidas ao longo deste livro de um ponto de vista metodológico e prático, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial, Análise de Correspondência Simples e Análise de Correspondência Múltipla.
A propos de César
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