Tutoriais

A importância do Pré-Processamento de Dados

Ajustes que melhoram os resultados da Aprendizagem de Máquina

Mais uma Classificação de Flores Iris

Dessa vez com o modelo de aprendizagem K-Nearest Neighbors

Classificação de Laranjas e Maças

Utilizando Máquina de Suporte Vetorial (SVM)

Tomada de Decisão para a Adesão de Seguro de Vida

Utilizando Algoritmo de Regressão Logística

Previsão de Crescimento Populacional e da Expectativa de Vida

Utilizando Dados do Censo e Algoritmo de Regressão Linear

Redução de Dimensionalidade com Algoritmo PCA

Análise de Componente Principal (PCA)

Classificador Probabilístico com o Algoritmo Naïve Bayes

Classificação de E-mails como SPAM ou HAM

Lógica Nebulosa e Perceptron Multicamadas

Classificação de Flores Iris com Fuzzy Logic e MLP

Modelo Supervisionado Floresta Aleatória

Identificando Sobreviventes no Naufrágio do Titanic

Clusterização de Flores Iris Utilizando DBScan

Identificando Outliers com o Algoritmo DBScan

Classificação da Qualidade de Vinhos

Utilizando Modelos de Aprendizagem com Random Forest, Gradiente Descendente Estocástico e SVM

Tomada de Decisão para a Compra de Veículo

Utilizando Árvore de Decisão

Classificação de Flores do Tipo Iris

Utilizando o Algoritmo Adaboost

Análise de Hábitos de Compras Utilizando Regras de Associação

Com Base no Algoritmo Apriori

Instalação Ambiente Python para Aprendizagem de Máquina

Instalação do Python, TensorFlow e Jupyter