Ciência de dados: algoritmos e aplicações

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Dive into Deep Learning é um guia abrangente sobre conceitos e práticas de aprendizado profundo, abordando desde manipulação de dados até redes neurais complexas, sendo fundamental para entender a evolução e a aplicação do machine learning.

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Aprendizado de Máquina - Uma Abordagem Estatística é um livro que apresenta conceitos de aprendizado de máquina sob uma perspectiva estatística, abordando métodos de regressão, classificação e aprendizado não supervisionado.

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Pré-processamento de Dados em Aprendizado de Máquina Supervisionado é uma tese que aborda a importância da qualidade dos dados em sistemas de aprendizado de máquina, enfocando a imputação de valores desconhecidos e o tratamento de conjuntos de dados desbalanceados.

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Aprendizado de máquina e antitruste é um documento que explora a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina na análise antitruste, enfatizando sua importância na detecção de práticas anticompetitivas e na avaliação de mercados.

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Aprendizado de máquina: da teoria à aplicação é um trabalho de conclusão de curso que explora a teoria do aprendizado PAC e algoritmos de aprendizado como Perceptron e Regressão Linear.