Preencher Dados Faltantes - Machine Learning 01
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Aprenda a criar um projeto de Machine Learning do zero! Nesse vídeo eu mostro para vocês como carregar uma base de dados salva em um arquivo csv e a realizar técnicas de pré-processamento. A primeira técnica consiste em preencher linhas que estejam com dados faltando. Assim, deixamos nosso conjunto de dados sem "buracos". Intervalos de tempo: 00:00 - Apresentação da série 04:21 - Teoria 05:03 - Base de dados usada 07:10 - Carregar base de dados com Python e Pandas 10:09 - Preencher dados faltando com a Sklearn 13:42 - Adicionando coluna de nomes na tabela 15:49 - Analisando resultado final 16:58 - Encerramento Código-Fonte do exemplo: https://github.com/lucaslattari/MachineLearningSeries/tree/master/Ep%201 Tutorial com mais detalhes sobre o SimpleImputer: https://scikit-learn.org/stable/modules/impute.html Meu Twitter: http://twitter.com/1iversoDiscreto/ Site do canal: https://www.universodiscreto.com/ Grupo no Telegram pros inscritos do canal: https://t.me/joinchat/FT23REfCj9SWm0wZ1TE28w
Sobre este curso
Nessa playlist mantenho atualizados todos os vídeos que fazem parte da série de aulas que eu procuro apresentar todos os principais métodos e algoritmos de Aprendizado de Máquina (Machine Learning) em Python. Assista e aproveite!
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning