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Estudo e implementação dos principais algoritmos de Machine Learning em Jupyter Notebooks.

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arnaldog12/Machine_Learning

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Last commit date

Latest commit

089cd49 · Apr 27, 2022

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69 Commits
Feb 3, 2019
Apr 27, 2022
Jan 17, 2018
Feb 3, 2019
May 17, 2017
Oct 17, 2018
Feb 16, 2019
Jan 17, 2018
Mar 19, 2019
Jan 26, 2019
Mar 14, 2019
Apr 11, 2021
Mar 21, 2019
Mar 13, 2019
May 17, 2017
Mar 12, 2019
Mar 21, 2019
Feb 3, 2019
Jan 25, 2019
Jan 28, 2019
Jan 26, 2019
Jan 26, 2019
Mar 11, 2019

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Introdução

Esse repositório foi criado com a intenção de difundir o ensino de Machine Learning em português.

Algoritmos Implementados

Classificação Regressão Clusterização Redução de
Dimensionalidade
🌿 Adaboost 📈 Linear 🔠 K-Means 🌹 PCA
🌳 Decision Trees 🔱 Multivariada 🔠↖️ MeanShift 🌻 LDA
🏠🏠 K-NN 📊 Polinomial
🎲 Naive Bayes
💲 Regressão Logística
🧠 Redes Neurais 🧠 Redes Neurais

E ainda temos um notebook só com métodos de Seleção de Atributos:

Métodos de Filtragem
(Filter Methods)
Métodos de Empacotamento
(Wrapper Methods)
Métodos Embarcados
(Embedded Methods)
📈 📉 Correlação de Pearson 🏆 Stability Selection 📈 Regressão Linear
📝 ↔️📝 Mutual Information 🔁 Eliminação Recursiva 1️⃣ Regularização L1 (Lasso)
💯 Maximal Information Coefficient ⭐️ Boruta 2️⃣ Regularização L2 (Ridge)
⬇️ 💩 Mean Decrease Impurity
⬇️ 🎯 Mean Decrease Accuracy

Instalação

  1. Baixe ou clone o repositório.
  2. Baixe e instale o Miniconda. (Windows: marque a opção de adicionar o conda às variáveis de ambiente ($PATH))
  3. Abra o terminal e digite os seguintes comandos para instalar o ambiente:
    $ conda config --add channels bioconda
    $ conda create -n ml python=3.5.3 numpy=1.12.1 pandas=0.20.1 matplotlib=2.0.2 scikit-learn=0.20.0 seaborn=0.7.1 jupyter=1.0.0 pydotplus==2.0.2

Uso do ambiente

Nota: É obrigatório seguir as ordens da seção "Instalação" antes de utilizar o ambiente.

Siga os passos abaixo sempre que quiser executar os códigos desse repositório.

  1. Abra o terminal e digite:
    • Windows:
    $ activate mpdl
    • Linux/Mac:
    $ source activate mpdl
  2. Execute o Jupyter Notebook:
    $ jupyter notebook