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;• limpeza 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;• exemplos de regressão usando diversas técnicas de ML;• métricas para avaliação de regressão;• clustering;• redução de dimensões;• pipelines do scikit-learn.