Implementando Xgboost Programado Em Python
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Implementando Xgboost Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-07-07
Implementando Xgboost Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-07-07 with Computers categories.
O avanço das técnicas de aprendizado de máquina tem revolucionado a análise de dados e a tomada de decisões automatizadas em diversas áreas do conhecimento e setores da indústria. Dentre os métodos mais eficazes para problemas de classificação e regressão, o XGBoost se destaca como um algoritmo poderoso e versátil, baseado na técnica de boosting por gradiente. Este livro apresenta uma abordagem prática e didática para compreender e aplicar o XGBoost, utilizando a linguagem Python e suas bibliotecas mais populares.
A Sociedade Do Conhecimento E Suas Tecnologias
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Author : Adailton Azevêdo Araújo Filho
language : pt-BR
Publisher: Editora Dialética
Release Date : 2022-08-01
A Sociedade Do Conhecimento E Suas Tecnologias written by Adailton Azevêdo Araújo Filho and has been published by Editora Dialética this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-08-01 with Technology & Engineering categories.
De início, fazemos uma ampla investigação de sistemas fotovoltaicos. Em seguida, apresentamos uma revisão de hidrogenólise catalisada por Ni de Raney®. Com isso, buscamos estabelecer noções gerais de grupos de ligações que possam ser clivadas por sua aplicação direta. Além disso, exibimos um método para estimativa de custo paramétrica de obras de edificação a partir de uma pesquisa de caráter exploratório e quantitativo. Por outro lado, também vemos uma análise dos fatores críticos de sucesso da cultura organizacional tão bem quanto uma apresentação de uma metodologia de trabalho sobre o conceito Lean aplicado, em especial, à uma indústria automobilística. Por fim, nos concentramos na abordagem do uso de Ground Penetrating Radar na investigação de pavimentos rígidos de concreto. Esta obra conduzirá a uma deleitosa leitura sobre os mais diversos temas atuais e multidisciplinares. Teremos, pois, uma variada mistura de saberes virtuosos com o fito de reunirmos, em uma única obra, um material robusto, gerando uma concisa referência bibliográfica com uma linguagem acessível.
Ci Ncia De Dados
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Author : Claudio Lucchesi
language : pt-BR
Publisher: Claudio Lucchesi
Release Date : 2025-01-11
Ci Ncia De Dados written by Claudio Lucchesi and has been published by Claudio Lucchesi this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-01-11 with Art categories.
📖 Descrição do E-Book: “Ciência de Dados: Guia Completo das Certificações Mais Valiosas de 2025” O e-book “Ciência de Dados: Guia Completo das Certificações Mais Valiosas de 2025” é um recurso indispensável para quem deseja se destacar no mercado de trabalho e avançar em sua carreira na área de Ciência de Dados. Neste guia prático e atualizado, exploramos as certificações mais reconhecidas e valiosas que comprovam habilidades em ferramentas, plataformas e metodologias essenciais para profissionais da tecnologia. Você aprenderá sobre certificações oferecidas por gigantes como IBM, Microsoft, Google, SAS e AWS, cobrindo desde fundamentos em Python, SQL e Machine Learning até tópicos avançados em computação em nuvem, inteligência artificial e MLOps. Além disso, o e-book traz: ✅ Detalhes sobre cada certificação – requisitos, duração, custo e benefícios. ✅ Dicas práticas para os exames – estratégias de estudo, materiais recomendados e práticas essenciais. ✅ Insights sobre o mercado – tendências, oportunidades e como as certificações impulsionam carreiras. Ideal para profissionais iniciantes, intermediários e experientes, este e-book tem como objetivo informar, ensinar e motivar, tornando-se um guia completo para quem deseja dominar a Ciência de Dados e obter certificações reconhecidas internacionalmente. Prepare-se para transformar sua carreira e alcançar novos patamares profissionais com as certificações mais valiosas de 2025! 🚀
El Cerebro Digital C Mo La Inteligencia Artificial Est Transformando El Mundo
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Author : Lucía Serrat
language : es
Publisher: Editorial Verbum
Release Date : 2025-01-21
El Cerebro Digital C Mo La Inteligencia Artificial Est Transformando El Mundo written by Lucía Serrat and has been published by Editorial Verbum this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-01-21 with Computers categories.
Este manual tiene un doble objetivo. En primer lugar, pretendemos proporcionar una comprensión teórica sólida sobre qué es la inteligencia artificial, cómo ha evolucionado y cuáles son sus principales implicaciones en el presente y el futuro. A lo largo de los capítulos, exploraremos los fundamentos técnicos de la IA, desde los algoritmos básicos hasta las técnicas más avanzadas, proporcionando una visión clara y accesible incluso para quienes no tienen un conocimiento profundo del tema. El segundo objetivo del libro es ser una guía práctica, ofreciendo ejemplos y ejercicios que permitan a los lectores desarrollar sus propias aplicaciones. A través de ejercicios paso a paso, aprenderás a implementar algoritmos de aprendizaje automático, construir redes neuronales y aplicar la IA en proyectos reales. Este enfoque práctico está pensado para aquellos que desean no solo entender la IA desde una perspectiva teórica, sino también adquirir las habilidades necesarias para aplicarla en sus propias iniciativas.
Ingenier A De Datos Dise O Implementaci N Y Optimizaci N De Flujos De Datos En Python
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Author : José Manuel Ortega Candel
language : es
Publisher: Ra-Ma Editorial
Release Date : 2024-12-02
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Este libro es una guía esencial para quienes desean dominar los conceptos y técnicas de ingeniería de datos. A través de un enfoque teórico-práctico, se exploran los métodos para la ingesta, almacenamiento y procesamiento eficiente de datos, con énfasis en el uso de Python y otras tecnologías clave. Los lectores aprenderán sobre la importancia de los datos en las organizaciones, comprendiendo las funciones y responsabilidades de la ingeniería de datos. Además, se profundiza en las tecnologías y herramientas disponibles para extraer datos de diferentes sistemas y aplicaciones. El libro guía a los usuarios en la implementación de modelos de almacenamiento que faciliten el análisis eficiente y en la programación de scripts para el procesamiento de datos en tiempo real. A lo largo del libro, se desarrollan ejemplos prácticos para afianzar los conocimientos, permitiendo a los lectores crear y ejecutar scripts en Python desde la consola. Se incluye un repositorio con todos los ejemplos analizados, para que los lectores puedan realizar pruebas y asimilar los contenidos teóricos de manera efectiva. Esta obra es ideal para quienes buscan una comprensión profunda y práctica de la ingeniería de datos, sus tecnologías y aplicaciones en el procesamiento de grandes volúmenes de información.
El Machine Learning Y La Inteligencia Artificial
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Author : Sebastian Raschka
language : es
Publisher: Marcombo
Release Date : 2024-10-23
El Machine Learning Y La Inteligencia Artificial written by Sebastian Raschka and has been published by Marcombo this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-10-23 with Computers categories.
Si está listo para aventurarse más allá de los conceptos introductorios e indagar en el aprendizaje automático, en el aprendizaje profundo y en la inteligencia artificial (IA), el formato de preguntas y respuestas que presenta el libro El Machine Learning y la IA le facilitará mucho las cosas. Nacido de las cuestiones que a menudo se plantea el autor, Sebastián Raschka, este libro muestra un método directo y sin rodeos para acercarle a temas avanzados, que presenta de forma rápida y accesible. Cada capítulo es breve y autónomo, y aborda una cuestión fundamental de la IA, desvelándola con explicaciones claras, diagramas y ejercicios prácticos. En esta lectura encontrará: CAPÍTULOS CONCISOS: Las preguntas clave de la IA se responden de forma sencilla y las ideas complejas se desglosan en piezas fáciles de digerir. GAMA AMPLIA DE TEMAS: Raschka cubre temas que van desde la arquitectura de las redes neuronales y la evaluación de los modelos hasta la visión informática y el procesamiento del lenguaje natural. USOS PRÁCTICOS: Conocerá técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos, afinar modelos grandes y mucho más. También aprenderá a: "Gestionar las distintas fuentes de aleatoriedad en la formación de redes neuronales "Diferenciar entre arquitecturas de codificador y decodificador en modelos de lenguaje grandes "Reducir el sobreajuste con modificaciones de datos y modelos "Construir intervalos de confianza para clasificadores y optimizar los modelos con datos etiquetados limitados "Elegir entre paradigmas distintos de formación multi-GPU y tipos diferentes de modelos de IA generativa "Comprender las métricas de rendimiento para el procesamiento del lenguaje natural "Dar sentido a los sesgos inductivos en los transformadores de visión Si busca el recurso perfecto para mejorar su comprensión del aprendizaje automático, El Machine Learning y la IA le ayudará a avanzar fácilmente en este camino.
Xgboost With Python
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Author : Jason Brownlee
language : en
Publisher: Machine Learning Mastery
Release Date : 2016-08-05
Xgboost With Python written by Jason Brownlee and has been published by Machine Learning Mastery this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2016-08-05 with Computers categories.
XGBoost is the dominant technique for predictive modeling on regular data. The gradient boosting algorithm is the top technique on a wide range of predictive modeling problems, and XGBoost is the fastest implementation. When asked, the best machine learning competitors in the world recommend using XGBoost. In this Ebook, learn exactly how to get started and bring XGBoost to your own machine learning projects.
Machine Learning Series
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Author : Dhiraj Kumar
language : en
Publisher:
Release Date : 2019
Machine Learning Series written by Dhiraj Kumar and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019 with categories.
Dhiraj, a data scientist and machine learning evangelist, continues his teaching of machine learning algorithms by explaining through both lecture and practice the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) Algorithm in Python. Click here to watch all of Dhiraj Kumar's machine learning videos . Learn all about XGBoost using Python and the Jupyter notebook in this video series covering these seven topics: Introducing XGBoost . This first topic in the XGBoost (eXtreme Gradient Boosting) Algorithm in Python series introduces this very important machine learning algorithm. Gradient boosting is a machine learning technique for regression and classification problems. Learn about the reasons for using XGBoost, including accuracy, speed, and scale. Understand ensemble modeling and how it can improve the overall performance of a machine learning model. Apply the concepts of bagging and boosting, and learn about AdaBoost and Gradient boosting. XGBoost Benefits . This second topic in the XGBoost Algorithm in Python series covers where XGBoost works well. XGBoost guarantees regularization (which prevents the model from overfitting), supports parallel processing, provides a built-in capacity for handling missing values, and excels at tree pruning and cross validation. Installing XGBoost . This third topic in the XGBoost Algorithm in Python series covers how to install the XGBoost library. It is recommended to be using Python 64 bit. Become proficient in installing Anaconda and the XGBoost library on Windows, Linux, and Mac OS. XGBoost Model Implementation in Python . This fourth topic in the XGBoost Algorithm in Python series covers how to implement the various XGBoost linear and tree learning models in Python. Practice applying the XGBoost models using a medical data set. XGBoost Parameter Tuning in Python . This fifth topic in the XGBoost Algorithm in Python series covers how to tune the various parameters that exist in Python. Parameter tuning is the art in machine learning. Follow along and practice applying the three categories of parameter tuning: Tree Parameters, Boosting Parameters, and Other Parameters. Become proficient in a number of parameters including max_depth, min_samples_leaf, and max_features, XGBoost Model Evaluation Method in Python . This sixth topic in the XGBoost Algorithm in Python series shows you how to evaluate an XGBoost model. Follow along and practice applying the two most important techniques of Train Test Split and Cross Validatio...
Implementando Gradient Boosting Programado Em Python
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Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-07-07
Implementando Gradient Boosting Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-07-07 with Computers categories.
O avanço do aprendizado de máquina transformou profundamente a maneira como lidamos com dados, tomamos decisões automatizadas e desenvolvemos sistemas inteligentes. Entre as técnicas mais eficazes e versáteis desse campo, destaca-se o Gradient Boosting, um poderoso método de ensemble que combina diversas árvores de decisão fracas para formar um modelo robusto e altamente preciso. Este livro apresenta uma abordagem prática e objetiva para quem deseja compreender e aplicar o Gradient Boosting em problemas de classificação usando Python. Com base em um exemplo claro e funcional, o leitor aprenderá como gerar conjuntos de dados sintéticos, treinar um modelo com o GradientBoostingClassifier do scikit-learn, fazer previsões e avaliar os resultados por meio de métricas como acurácia e matriz de confusão. O conteúdo é acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais que desejam reforçar seus conhecimentos em técnicas supervisionadas de machine learning.
Python Programming
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Author :
language : en
Publisher:
Release Date : 2025-05-10
Python Programming written by and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-05-10 with Computers categories.
Preface In recent years, Machine Learning and Data Science have revolutionized the way we understand and interact with data. From predictive analytics in finance and healthcare to real-time recommendation systems in e-commerce and streaming platforms, intelligent algorithms are now an integral part of the modern digital landscape. This book, "Machine Learning & Data Science: TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Statsmodels," is crafted for learners and practitioners who aim to bridge the gap between theory and hands-on application using some of the most powerful tools in the industry. The rapid expansion of available data and computational power has made it possible to deploy increasingly complex models. However, success in this field requires more than just technical proficiency-it demands an understanding of the appropriate frameworks, their strengths, and the contexts in which they excel. This book is structured to serve that purpose. We explore TensorFlow and PyTorch, the two most widely adopted deep learning frameworks, each with its own philosophy and design choices. TensorFlow, with its scalable ecosystem and production-oriented approach, is ideal for building deployable machine learning systems. PyTorch, known for its intuitive design and dynamic computation graphs, is a favorite in the research community and for rapid prototyping. In contrast, XGBoost represents the pinnacle of gradient boosting techniques-efficient, scalable, and often the go-to choice for structured data and tabular modeling competitions. And then there's Statsmodels, a library that brings the richness of statistical modeling into the mix, enabling interpretability and insight that purely algorithmic models may lack. This book is designed with the following goals: To provide a comprehensive introduction to the foundational concepts of machine learning and data science. To illustrate practical implementations using TensorFlow, PyTorch, XGBoost, and Statsmodels through real-world examples and projects. To equip readers with the skills to choose and combine tools appropriately depending on the nature of the data and the problem at hand. To foster a deep understanding of not just how models work, but why they behave the way they do. Whether you are a student seeking to deepen your knowledge, a developer transitioning into the field, or a data scientist aiming to master additional tools, this book offers a balanced journey through both the statistical roots and the cutting-edge practices of machine learning. May this book serve not just as a manual, but as a roadmap in your data science journey-helping you think critically, implement confidently, and build responsibly. - The Author