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Descubra tudo sobre a Máquina de Vetores de Suporte (SVM), um algoritmo de aprendizado de máquina versátil e eficaz para classificação e regressão. Este guia completo explora os fundamentos, treinamento, tipos, parametrização e casos de uso do SVM.
Descubra a importância das soft skills para profissionais de dados, quais são as mais relevantes e como desenvolvê-las para se destacar no mercado de ciência de dados. Aprenda a importância do feedback para aprimorar suas habilidades interpessoais e emocionais.
Saiba como otimizar modelos de regressão, reduzir multicolinearidade e analisar resíduos para obter previsões confiáveis. Aprenda a identificar multicolinearidade e interpretar a equação final para previsão.
Descubra como o Big Data está transformando a maneira como lidamos com dados, trazendo desafios e oportunidades únicas. Saiba mais sobre os sinais que indicam a presença do Big Data, seu contexto histórico e as tecnologias necessárias para enfrentar esses desafios.
Aprenda a desenvolver um modelo de regressão linear simples em Python passo a passo, utilizando a biblioteca scikit-learn. Este artigo aborda importação de dados, análise exploratória, treinamento do modelo e avaliação, proporcionando as habilidades necessárias para aplicar machine learning em previsões futuras.
Aprenda como construir um sistema de concessão de crédito utilizando regressão logística. Descubra como essa técnica estatística pode melhorar a precisão na tomada de decisões em instituições financeiras.