Biblioteca 'scikit-learn' - Python para Ciência de Dados скачать в хорошем качестве

Biblioteca 'scikit-learn' - Python para Ciência de Dados

Sou Paulo Renato A Firmino (http://lattes.cnpq.br/8548404880587575), coordenador do Grupo Mesor. Sou professor de Estatística e Ciência de Dados desde 2010 e atuo na Universidade Federal do Cariri (UFCA) desde 2014. Neste curso introduzimos Ciência de Dados, corpo principal da Graduação em Tecnologia em Banco de Dados (TBD) da UFCA. Acesse ao PPC em TBD para mais detalhes (https://www.ufca.edu.br/cursos/gradua.... Seja bem-vind@! Neste vídeo introduzimos a biblioteca 'scikit-learn', tendo como referência a Parte V do livro de VandePlas (https://1drv.ms/b/c/53dbfa411ce3ed37/.... Operações básicas da biblioteca são apresentadas, tomando como ilustração o notebook M6_ML.ipynb (https://colab.research.google.com/dri.... As vantagens do 'scikit-learn' são enfatizadas, em termos de simplicidade, abrangência e elegância. É discutido o que é Aprendizado de Máquina, seus tipos (supervisionado, não-supervisionado e semi-supervisionado), o conceito de overfitting e underfitting, Regressão linear e Árvores de Decisão, além de kNN. Exemplos sobre problemas de Classificação e Regressão, além de Clustering e Redução de Dimensionamento via Componentes Principais, são também levantados. A visualização de resultados, bem como análise de desempenho das máquinas (através de medidas como o coeficiente de determinação - R2 - para regressão e a Acurácia para classificação), como salvá-las e recuperá-las (via joblib) são também apresentados.