Variáveis Categóricas e Separação em Teste e Treino - Machine Learning 02

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Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.

Sobre esta lección

Dando continuidade a parte de pré-processamento, dessa vez eu explico o que são variáveis dependentes e independentes, como os dados textuais (como nomes) se tornam valores numéricos. Para isso, uso a codificação one-hot (One-Hot Encoding). Finalmente, faço a separação entre conjunto de treino e conjunto de teste, de maneira automatizada. Intervalos de tempo: 00:00 - Apresentação 00:56 - Explicação da Base de Dados e Obtenção das Variáveis Independentes e Dependente 07:09 - Introdução de Variáveis Categóricas e Codificação One-Hot 18:28 - Separação em Conjuntos de Treino e Teste 25:17 - Encerramento Meu Twitter: http://twitter.com/1iversoDiscreto Blog do Canal: https://www.universodiscreto.com/ Grupo no Telegram pros inscritos do canal: https://t.me/joinchat/FT23REfCj9SWm0wZ1TE28w Código-Fonte do exemplo: https://github.com/lucaslattari/MachineLearningSeries/tree/master/Ep%202

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!

Lección 1 de 30Nivel: principianteDuración total: 16h 34m

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