Exploração de Dados e Aprendizagem de Máquina usando R: SVM e Regressão Logística em Cleveland Dataset de Doenças Cardíacas

A obra aborda a crescente importância das doenças cardiovasculares, destacando a necessidade de intervenções precisas e eficazes. A autora explora como técnicas avançadas de exploração de dados e aprendizado de máquina podem ser aplicadas ao conjunto de dados de Cleveland, focando na implementação de máquinas de vetor de suporte (SVM) e regressão logística.

Por meio de uma abordagem prática, Swati Patel guia o leitor na interpretação de dados, enfatizando a análise preditiva que pode transformar a maneira como se compreende e trata as condições cardíacas. O conteúdo é enriquecido com exemplos e estudos de caso, tornando a aprendizagem acessível e aplicável a profissionais da área da saúde e tecnologia.