Arquivos do curso Machine Learning e Data Science com Python de A à Z
- 1. Introdução
- 2. --- Parte 1 - Classificação ---
- 3. Pré-processamento com pandas e scikit-learn
- 4. Aprendizagem bayesiana
- 5. Aprendizagem por árvores de decisão
- 6. Aprendizagem por regras
- 7. Aprendizagem baseada em instâncias
- 8. Regressão logística
- 9. Máquinas de vetores de suporte (SVM)
- 10. Redes neurais artificiais
- 11. Avaliação de algoritmos de classificação
- 12. Combinação e rejeição de classificadores
- 13. --- Parte 2 - Regressão ---
- 14. Regressão linear
- 15. Outros tipos de regressão
- 16. --- Parte 3 - Regras de Associação ---
- 17. Algoritmo apriori
- 18. Algoritmo ECLAT
- 19. --- Parte 4 - Agrupamento (clustering) ---
- 20. Agrupamento com k-means
- 21. Agrupamento hierárquico
- 22. Agrupamento com DBSCAN
- 23. --- Parte 5 - Tópicos complementares ---
- 24. Redução de dimensionalidade
- 25. Detecção de outliers
- 26. Considerações finais