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solenya1/MachineLearning-Files

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Sobre 💎

Essa repositório possui meus arquivos de estudos de Machine Learning do qual ainda está em desenvolvimento.

Dê uma olhada em : Introdução ao Machine Learning

Organização 📑

Teoria 📚 :

Os arquivos de Teoria são básicamente explicando os conceitos por trás dos algoritmos ou muita das vezes Explicações sobre alguns termos comumente utílizados dentro de Machine Learning.

Lista de Arquivos:

  1. Intro ao Machine Learning :: Introdução ao Machine Learning, áreas de aplicação, algoritmos utílizados, etc...

  2. Regressão Linear :: Explicação sobre os conceitos de Regressão Linear, Gradiente Descendente, Coeficiente de determinação R2.

  3. Validação Cruzada K-fold :: Técnica de Avaliar modelos de ML por meio de treinamento de vários modelos de ML em subconjuntos de dados de entrada.

  4. Regressão Logística :: Explicação sobre o conceito de Regressão Lógistica aplicações e conhecimentos importantes sobre o Algoritmo.

Notebooks 📓

Os arquivos de Notebooks são os exemplos de todos os conteúdos aprendidos, colocados em prática.

Lista de Arquivos:

Regressão_Linear_01

Regressão_Linear_02

Regressão_Linear_03

Regressão_Linear_04

Regressão_Ridge_01

Regressão_ElasticNet_01

Regressão_Comparação_de_Modelos

Validacao_Cruzada_K-fold

Randomizes_Search

Regressao_Logistica

RLogistica_Procurando_Paramentros

Confusion_Matrix

Naive_bayes

Decision_Tree_01

Decision_Tree_02

Decision_Tree_03

Hot-Encoding

Exercícios 🔧

Os arquivos de Exercícios são exemplos de execução de um algoritmo de Machine Leaning ou Funções para preparação do dados e Também possui todos os Datasets utilizados para a resolução.

ex01_Regressão_Linear

ex02_Regressão_Linear ex03_Regressão

ex04_Cross_Validation

ex05_Regressao_Logistica

ex06_K_Nearest_Neighbors

ex07_Naive_Bayes

ex08_Decision_Trees

*I'll keep updating, enjoy :) *

About

Some Machine-Learnig and DeepLearning Files to Study

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