Fala galera! Gostou do vídeo? Deixa a sua curtida e se inscreve no canal! ► Para baixar o Minicurso Básico de Ciência de Dados, acesse: pages.hashtagtreinamentos.com/inscricao-curso-basico-cienciadados?origemurl=hashtag_yt_org_minicd_Y-WFZd9_gtE ► Para baixar os arquivos da aula, acesse: pages.hashtagtreinamentos.com/arquivo-cienciadados-1PTGsQwr8qNZSxjq5fyUSWLDG_PqVmSfr?origemurl=hashtag_yt_org_planilhacd_Y-WFZd9_gtE ► Para instalar o Jupyter, acesse: th-cam.com/video/_eK0z5QbpKA/w-d-xo.html ► Blog: bit.ly/2MRUZs0 ► TH-cam: bit.ly/3c0LJQi ► Instagram: bit.ly/3o6dw42 ► Facebook: bit.ly/3qGtaF2
Gostei muito do video. Dúvida: Ter vários vectores de suporte tem algum problema visto que o mais importante são as margens? Tenho um dataset de 245 e apliquei o cross validation ... quando vejo o número de vectores de suporte, obtenho [31, 28]... Python
Para bases de dados com dimensões muito diferentes, o que não é o caso do Iris dataset o ideal seria aplicar um StandardScaler nos dados correto? Comentando apenas pois como não foi abordado no vídeo. Muito obrigado pela aula.
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Gostei muito do video. Dúvida: Ter vários vectores de suporte tem algum problema visto que o mais importante são as margens? Tenho um dataset de 245 e apliquei o cross validation ... quando vejo o número de vectores de suporte, obtenho [31, 28]... Python
Do jeito que meu professor complica na explicação não precisa nem pedir o like, já tá dado
Sensacional. Didática, domínio do conteúdo e objetividade.
Excelente post
aula muito esclarecedora!
Muito obrigado pela aula professor Lucas!
Para bases de dados com dimensões muito diferentes, o que não é o caso do Iris dataset o ideal seria aplicar um StandardScaler nos dados correto?
Comentando apenas pois como não foi abordado no vídeo. Muito obrigado pela aula.