Este repositório abriga uma extensa coleção de algoritmos de Machine Learning e métodos de Data Science para o pré-processamento de bases de dados. Aqui, você encontrará implementações de algoritmos populares utilizados em tarefas de classificação.
Tomei a liberdade de organizar cuidadosamente e documentar todos os passos. Além disso, apresento exemplos práticos de aplicação desses algoritmos em conjuntos de dados reais.
Classificação: pré-processamento de dados, Naïve Bayes, árvores de decisão, Random Forest, aprendizado por regras, regressão logística, Máquinas de Vetores de Suporte (SVM), Redes Neurais Artificiais (MLP), avaliação de algoritmos, salvamento de modelos de Machine Learning, e combinação e rejeição de classificadores.
A documentação deste repositório foi baseada no meu aprendizado durante a jornada com algoritmos de Machine Learning.
Para compreensão de todas as informações armazenadas aqui, é recomendado ter conhecimento básico sobre cada algoritmo, assim como em estatística, matemática e programação com a linguagem Python.
