Como esse repositório está organizado?
🚧 Adicionando capítulos da nova edição (2.ª edição).
- Um README com os principais pontos abordados no capítulo. E referências a outros materiais; (por enquanto)
- Um jupyter notebook com anotações superficiais e que servem para mim; e =)
- Um jupyter notebook com a resolução dos exercícios.
❗ Alerta: Infelizmente, o GitHub não interpreta todos os símbolos matemáticos vindos do Latex. Portanto, conforme indicação dessa issue, copie o link do notebook que deseja visualizar no campo do site nbviewer ou faça um "git clone" para visualizar na sua máquina. 😉
Lista dos materiais de referentes a cada capítulo.
Capítulo 02 - Aprendizado estatístico
Aqui os autores tratam do que é o aprendizado estatístico. =)
Capítulo 03 - Regressão linear
Capítulo 04 - Classificação
Capítulo 05 - Métodos de reamostragem
Capítulo 06 - Seleção de modelos lineares e regularização
Capítulo 07 - Indo além da linearidade
Capítulo 08 - Métodos baseados em árvore
Capítulo 09 - Support Vector Machines
Capítulo 10 - Aprendizado não supervisionado
Importante! Esse repositório foi construído como um material de estudos pessoal. Fique a vontade para consultar, copiar e sugerir.
Aproveite, também, para visitar a página com o livro e bases dos grandes autores dessa obra. ❤️ Na página dos autores, é possível encontrar os datasets usados ao longo do livro.