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Kurts Favorite ML Algorithm - Intro to Data Science

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    Certamente. É uma ótima pergunta. Então eu diria,
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    como uma ressalva, que realmente depende de
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    vários tipos de problemas nos quais qualquer cientista de dados
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    está trabalhando, do tipo de pergunta que você faz, o do que você está procurando. Para mim
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    pessoalmente, várias das perguntas que vejo
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    e várias coisas que me interessam, tendem a ser
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    de alto nível e vagamente definidas e eu mencionei,
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    verificando muito os aspectos sociais de como as pessoas usam
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    as redes sociais. E em vários tópicos como
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    , às vezes a coisa mais útil é realmente
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    apenas para obter uma compreensão ampla e quantitativa
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    dos dados que você está olhando. Então
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    as duas técnicas mais valiosas que encontro
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    para isso são agrupamentos. Há várias abordagens,
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    agrupamento k-means, agrupamento hierárquico. E outras técnicas de redução de
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    dimensionalidade ou coisas como análise de componente de princípio, PCA.
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    Uma coisa que achei muito útil, apenas falando muito especificamente,
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    é a combinação de
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    agrupamento k-means e PCA. Se você
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    gerar clusters e, em seguida, usar PCA para obter os vetores mais significantes
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    para plotar esses clusters,
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    geralmente você pode fazer um bom trabalho de
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    redução da dimensionalidade de um conjunto de dados e entender
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    as diferenças significantes entre clusters em uma forma visual.
タイトル:
Kurts Favorite ML Algorithm - Intro to Data Science
概説:

qwUYjU_kmdc

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Video Language:
English
Team:
Udacity
プロジェクト:
ud359: Intro to Data Science
Duration:
01:13

Portuguese, Brazilian subtitles

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