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Este exercício faz parte do curso
Este capítulo inicia o curso revisando probabilidades condicionais, o teorema de Bayes e o teorema central do limite. Ao longo do caminho, você vai aprender a lidar com questões que utilizam distribuições de probabilidade frequentemente referenciadas.
Neste capítulo, você vai se preparar para conceitos estatísticos ligados à análise exploratória de dados. Os tópicos incluem estatística descritiva, tratamento de variáveis categóricas e relações entre variáveis. Os exercícios vão te preparar para uma avaliação analítica ou uma questão de codificação baseada em estatística.
Prepare-se para se aprofundar em conceitos cruciais sobre experimentos e testes revisando intervalos de confiança, testes de hipótese, testes múltiplos e o papel do poder estatístico e do tamanho de amostra. Também vamos discutir tipos de erro e o que eles significam na prática.
Para concluir, vamos abordar conceitos intimamente relacionados a modelos de regressão e classificação. O capítulo começa revisando algoritmos fundamentais de Machine Learning e rapidamente avança para avaliação de modelos, tratamento de casos especiais e o trade-off viés-variância.
Exercício atual