Com notas, tabelas e exemplos detalhados, esta referência prática ajudará você a navegar pelo básico do machine learning com dados estruturados. O autor Matt Harrison oferece um ótimo guia que você poderá usar como material complementar para cursos, além de servir como um recurso conveniente quando você iniciar o seu próximo projeto de machine learning. Ideal para programadores, cientistas de dados e engenheiros da área de IA, este livro apresenta uma visão geral do processo de machine learning e da classificação com dados estruturados. Você conhecerá métodos para clustering (agrupamento), regressão e redução de dimensões, entre outros assuntos. Este guia de referência rápida inclui: classificação, usando o conjunto de dados do Titanic lim peza de dados e métodos para lidar com dados ausentes análise de dados exploratória passos comuns de pré-processamento usando dados de amostras seleção de atributos úteis ao modelo seleção do modelo métricas e avaliação da classificação exemplo s de regressão usando diversas técnicas de ML métricas para avaliação de regressão clustering redução de dimensões pipelines do scikit-learn.