Nouveauté
Machine Learning com R. Aprendizagem Supervisionada: Modelos Preditivos para a Classificação. MACHINE LEARNING
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- FormatePub
- ISBN8232848453
- EAN9798232848453
- Date de parution08/11/2025
- 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 aprendizagem supervisionada são desenvolvidas ao longo deste livro numa perspetiva metodológica e prática, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise Discriminante, Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Contagem, Modelos Lineares Generalizados, Modelos de Escolha Discreta, Árvores de Decisão e Redes Neurais.
A maioria das técnicas de aprendizagem supervisionada são desenvolvidas ao longo deste livro numa perspetiva metodológica e prática, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise Discriminante, Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Contagem, Modelos Lineares Generalizados, Modelos de Escolha Discreta, Árvores de Decisão e Redes Neurais.
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 aprendizagem supervisionada são desenvolvidas ao longo deste livro numa perspetiva metodológica e prática, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise Discriminante, Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Contagem, Modelos Lineares Generalizados, Modelos de Escolha Discreta, Árvores de Decisão e Redes Neurais.
A maioria das técnicas de aprendizagem supervisionada são desenvolvidas ao longo deste livro numa perspetiva metodológica e prática, com aplicações através do software R. As seguintes técnicas são exploradas em profundidade: Análise Discriminante, Modelos Logit, Modelos Probit, Modelos de Contagem, Modelos Lineares Generalizados, Modelos de Escolha Discreta, Árvores de Decisão e Redes Neurais.
