Segunda Etapa: Aprendizado de Máquina Clássico
Domine os algoritmos principais e construa sistemas inteligentes de tomada de decisão
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Um livro introdutório sobre aprendizado estatístico desenvolvido pela Universidade de Stanford, disponível em R e Python, cobrindo algoritmos clássicos de aprendizado de máquina como regressão, classificação e máquinas de vetores de suporte, com cursos online gratuitos e código experimental.
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Um tutorial clássico de 12 semanas e 26 lições sobre aprendizado de máquina para iniciantes, desenvolvido pela Microsoft, que usa dados culturais de todo o mundo para praticar o aprendizado de máquina.
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Uma especialização introdutória clássica em aprendizado de máquina do Professor Andrew Ng, cobrindo aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e técnicas práticas de aprendizado de máquina.
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Notas completas em chinês do curso de aprendizado de máquina de Andrew Ng em Stanford, cobrindo 18 capítulos de fundamentos a aplicações, fornecendo materiais de aprendizado em vários formatos.
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Um projeto educacional que implementa modelos e algoritmos básicos de aprendizado de máquina do zero em Python, cobrindo vários algoritmos de regressão linear ao aprendizado profundo, com foco em uma demonstração transparente dos mecanismos internos dos algoritmos.
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Um guia prático de aprendizado de máquina projetado para programadores, com foco em explicações aprofundadas e implementação de código de alguns algoritmos poderosos.