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Curso Machine Learning: Introdução a classificação

Nota

8.9

Nível

Básico

Última atualização

19/07/2017

Carga horária

10h

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Pré-requisitos:

Carreiras com esse curso:

Instrutor

  • instructor Guilherme Silveira

    Head de educação e fundador da Alura e Caelum. Participou dos mundiais de programação no Japão e Canadá. Faixa vermelha em taekwondo. Adora poomsae.

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Conteúdo detalhado:

  1. Classificação spam

    1. Características e classificando cachorros e porcos
    2. Instalando o pip e o scilearn
    3. Margem de erro
    4. Margem de erro no porco
    5. Classificando usuários web
    6. O arquivo csv e nosso modelo
  2. Importando o csv

    1. Aplicando o modelo Bayesiano
    2. Taxa de erro no mundo real
    3. Validação do modelo
  3. Classificação de categoria com palavras

    1. Classificação de categoria com palavras
    2. Variáveis categóricas
    3. Dummies e a transformação de variáveis categóricas
    4. Exportando planilha para CSV
    5. Lendo com strings
    6. Lendo com pandas e o dataframe
    7. Preparando o multinomial
    8. Rodando o multinomial
  1. Problema do sucesso

    1. O problema do sucesso
    2. Quando o algoritmo burro é inteligente
    3. Quando o algoritmo burro volta a ser burro
    4. Implementando o algoritmo identidade
    5. Aplicando um filtro em dataframes
    6. Generalizado nosso algoritmo
    7. Justiça no mundo dos algoritmos e a importância de cuidar dos testes
  2. Naive bayes e maxi,um a posteriori

    1. Probabilidade condicional
    2. Diversas variáveis independência de variáveis e o multinomial naive bayes
  3. Testando variáveis diferentes

    1. Testando o adaboost e comparando ele
    2. Comparando e escolhendo o algoritmo vencedor
    3. Validando o modelo vencedor