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Este livro também oferece um guia abrangente sobre como desenvolver, testar e implementar modelos de análise de dados. Os leitores obterão informações sobre famílias de modelos populares, como regressão, árvore de decisão, métodos de agrupamento, redes neuronais e aprendizagem profunda. Além disso, o livro também abrange tópicos de máquina de vetor de suporte e aprendizagem supervisionada.
O livro também inclui tópicos para ajudar os leitores a aplicar os conhecimentos adquiridos para casos práticos complexos. O livro explica como otimizar o desempenho de modelos de análise de dados e oferece soluções para problemas comuns de análise de dados. Além disso, o livro oferece orientações sobre como usar a análise de dados para obter insights sobre seus dados e aprender com eles.
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O progresso que esperamos começa antes de tudo em nós mesmos, e este livro é um valioso material de enriquecimento pessoal para a nossa autodescoberta. Não existem regras, teorias, fórmulas prontas, porque o leitor é convidado a refletir sobre os aspectos que compõem o seu chamado “eu” através de exemplos pontuais sobre o funcionamento da mente e suas emoções. Nós convidamos o leitor para compreender os seus sofrimentos, sobre uma nova perspectiva libertadora. Alguns livros agregam informações, porém, mais uma vez nós assumimos a difícil tarefa de produzir um livro que além de acrescentar conhecimento, tenta despertar no leitor transformações interiores. É impossível ler este livro e não evoluir
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Autor: R. Kovac
