{"id":24199613,"url":"https://github.com/P4dro-Dev/5-questoes-medianas-de-Machine-Learning-","last_synced_at":"2025-09-21T23:31:57.548Z","repository":{"id":270040792,"uuid":"909166827","full_name":"BackandDeveloper/5-questoes-medianas-de-Machine-Learning-","owner":"BackandDeveloper","description":"Nesse desafio, realizei no total de 5 questões medianas de Machine Learning (Aprendizagem de Máquina) Na qual foi um exercício do curo Técnico em Informática. Para exercitarmos nossos conhecimentos sobre: Aprendizado de Máquina com Python, e desenvolver a nossa lógica de programação! 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O objetivo é demonstrar habilidades práticas na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para resolver problemas específicos.\n\n## 🗂️| Estrutura do Projeto\n- `data/`: Contém os conjuntos de dados utilizados nas questões.\n- `notebooks/`: Contém os notebooks Jupyter com as soluções das questões.\n- `scripts/`: Contém scripts Python utilizados para preprocessamento de dados e treinamento de modelos.\n- `results/`: Contém os resultados e visualizações gerados pelos notebooks.\n\n## 📑| Questões\n1. **Questão 1: Classificador KNN para o conjunto de dados Iris**\n   - Algoritmo utilizado: K-Nearest Neighbors (KNN)\n   - Descrição da solução: Implementação de um classificador KNN para o conjunto de dados Iris, com divisão dos dados em conjuntos de treino e teste, treinamento do modelo e avaliação da precisão.\n\n2. **Questão 2: Regressão Linear para prever o preço de casas com base no conjunto de dados Boston Housing**\n   - Algoritmo utilizado: Regressão Linear\n   - Descrição da solução: Utilização da regressão linear para prever o preço de casas, com divisão dos dados, treinamento do modelo e avaliação do desempenho usando o erro quadrático médio (MSE).\n\n3. **Questão 3: Árvore de Decisão para classificar o conjunto de dados Wine**\n   - Algoritmo utilizado: Árvore de Decisão\n   - Descrição da solução: Implementação de uma árvore de decisão para classificar o conjunto de dados Wine, com divisão dos dados, treinamento do modelo e avaliação da precisão.\n\n4. **Questão 4: Clusterização K-Means do conjunto de dados Iris**\n   - Algoritmo utilizado: K-Means\n   - Descrição da solução: Utilização do algoritmo K-Means para agrupar o conjunto de dados Iris e visualização dos clusters resultantes.\n\n5. **Questão 5: Análise de Componentes Principais (PCA) do conjunto de dados Digits**\n   - Algoritmo utilizado: PCA\n   - Descrição da solução: Aplicação da Análise de Componentes Principais (PCA) ao conjunto de dados Digits para reduzir a dimensionalidade para 2 componentes principais e visualização dos dados.\n\n## 📋| Requisitos\n- Python 3.x\n- Bibliotecas necessárias:\n  - numpy\n  - pandas\n  - scikit-learn\n  - matplotlib\n  - seaborn\n  - jupyter\n\n## 📖| Como Executar\n1. Clone este repositório:\n   ```bash\n   git clone https://github.com/BackandDeveloper/seu-repositorio.git\n\n2. Navegue até o diretório do projeto:\n\n    ```bash\n\n   cd seu-repositorio\n\n3. Instale as dependências\n   \n   ```bash\n\n   pip install -r requirements.txt\n\n4. Execute os notebooks Jupyter:\n\n   ```bash\n\n   jupyter notebook\n\n## 🗒️| Resultados\nOs resultados das análises e modelos treinados estão disponíveis na pasta results/. Cada notebook contém visualizações e métricas de desempenho dos modelos.\n\n## 👥| Contribuições\nContribuições são bem-vindas! Sinta-se à vontade para abrir issues e pull requests.\n\n## 📑| Licença\nEste projeto está licenciado sob a MIT License.\n\n## 📱| Contato\nPara mais informações, entre em contato:\n\n📧 | Email: henrique.pedro62@aluno.ifce.edu.br\n\n\n\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FP4dro-Dev%2F5-questoes-medianas-de-Machine-Learning-","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2FP4dro-Dev%2F5-questoes-medianas-de-Machine-Learning-","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2FP4dro-Dev%2F5-questoes-medianas-de-Machine-Learning-/lists"}