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Este exercício faz parte do curso
Neste capítulo, você vai aprender o básico de como aplicar regressão logística e máquinas de vetores de suporte (SVMs) a problemas de classificação. Você vai usar a biblioteca <code>scikit-learn</code> para ajustar modelos de classificação a dados reais.
Neste capítulo, você vai descobrir a base conceitual por trás da regressão logística e das SVMs. Isso vai permitir que você aprofunde o entendimento do funcionamento interno desses modelos.
Neste capítulo, você vai se aprofundar nos detalhes da regressão logística. Você vai aprender tudo sobre regularização e como interpretar a saída do modelo.
Neste capítulo, você vai aprender todos os detalhes das máquinas de vetores de suporte. Você vai ver como ajustar hiperparâmetros desses modelos e usar kernels para ajustar fronteiras de decisão não lineares.
Exercício atual