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Data Science - Carlos RelvasData Science and Big Data articles
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Data Science and Big Data articles
Data Science - Carlos Relvas
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Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Terça-feira, 24 de março de 2015. R hadoop - Big Data Analytics. Neste post iremos discutir um tema que está em alta ultimamente,. Mais precisamente, discutiremos como combinar o poder computacional do. Com a flexibilidade e variedade de algoritmos encontrados no. O surgimento do hadoop. E à prova de falhas, este projeto open source. Permitindo uma grande escalabilidade dos seus dados. Para facilitar o manuseio dos dados dentro do hadoop.
Data Science - Carlos Relvas: Junho 2015
http://dsdoportuga.blogspot.com/2015_06_01_archive.html
Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Segunda-feira, 1 de junho de 2015. Validação Cruzada (Cross Validation). Uma das etapas mais importantes em um projeto de machine. É a etapa de validação dos resultados. Muitas das técnicas mais poderosas de aprendizado apresentam uma grande quantidade de parâmetros e quanto menos restrições colocarmos no nosso modelo maior a probabilidade de encontrarmos um super ajustamento, ou como é mais conhecido, o overfitting. Mas o que é overfitting.
Data Science - Carlos Relvas: Validação Cruzada (Cross Validation)
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Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Segunda-feira, 1 de junho de 2015. Validação Cruzada (Cross Validation). Uma das etapas mais importantes em um projeto de machine. É a etapa de validação dos resultados. Muitas das técnicas mais poderosas de aprendizado apresentam uma grande quantidade de parâmetros e quanto menos restrições colocarmos no nosso modelo maior a probabilidade de encontrarmos um super ajustamento, ou como é mais conhecido, o overfitting. Mas o que é overfitting.
Data Science - Carlos Relvas: Maio 2015
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Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Sábado, 9 de maio de 2015. Hoje falaremos de um problema que acontece quase sempre em projetos de machine learning. Ou faltantes. Por ser tão comum, principalmente quando falamos em big data. Não consideramos de fato um problema e sim uma etapa a mais na análise. Na literatura especializada há muitas abordagens tratando de qual a melhor forma de analisar os seus dados na presença de dados missing. Há três tipos de dados faltantes: missing.
Data Science - Carlos Relvas
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Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Segunda-feira, 6 de abril de 2015. Seleção de variáveis usando Random Forest. No post de hoje iremos discutir um tema muito importante e que vem ganhando cada vez importância neste mundo de big data. A seleção de variáveis. Mas já participei de projetos com mais de 40.000 variáveis. Muitas das técnicas de machine learning. Não foram feitas para lidar com esta quantidade de variáveis, no entanto, é importante ressaltar que algumas técnicas ...
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Data Science - Carlos Relvas. Data Science and Big Data articles. Segunda-feira, 1 de junho de 2015. Validação Cruzada (Cross Validation). Uma das etapas mais importantes em um projeto de machine. É a etapa de validação dos resultados. Muitas das técnicas mais poderosas de aprendizado apresentam uma grande quantidade de parâmetros e quanto menos restrições colocarmos no nosso modelo maior a probabilidade de encontrarmos um super ajustamento, ou como é mais conhecido, o overfitting. Mas o que é overfitting.
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