https://github.com/alyssonmach/machine-learning-com-python
Aplicações de Machine Learning usando a linguagem de programação Python.
https://github.com/alyssonmach/machine-learning-com-python
ia keras-tensorflow machine-learning matplotlib numpy pandas programming python scikit-learn scipy
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Aplicações de Machine Learning usando a linguagem de programação Python.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/alyssonmach/machine-learning-com-python
- Owner: Alyssonmach
- License: mit
- Created: 2020-04-27T17:22:31.000Z (almost 6 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2021-01-15T21:48:53.000Z (about 5 years ago)
- Last Synced: 2025-04-19T08:13:03.293Z (12 months ago)
- Topics: ia, keras-tensorflow, machine-learning, matplotlib, numpy, pandas, programming, python, scikit-learn, scipy
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://alyssonmach.github.io/Machine-Learning-com-Python/
- Size: 47.7 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# Machine Learning com Python
#### Aplicação dos algoritmos famosos utilizados em **Machine Learning** na linguagem de programação Python.
### Instalações
##### Versão do Python Utilizada
- [Python 3.7](https://www.python.org/downloads/);
##### Importação de recursos pelo Anaconda (Plataforma utilizada para ciência de dados)
- [Anaconda Data Science Pack](https://www.anaconda.com/products/individual);
### Conteúdos Abordados no Repositório
|**Ordem do Conteúdo**|**Tema**|
|:-------------------:|:------:|
|Artigos|[Artigos sobre Machine Learning](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/artigos)|
|Conteúdo A|[Introdução](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/conteudo_a_introducao)|
|Conteúdo B|[Pré-processamento de Dados](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/conteudo_b_pre_processamento)|
|Conteúdo C|[Aprendizagem Bayesiana](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20C%20-%20Aprendizagem%20Bayesiana)|
|Conteúdo D|[Árvore de Decisão](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20D%20-%20%C3%81rvores%20de%20Decis%C3%A3o)|
|Conteúdo E|[Aprendizagem por Regras](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20E%20-%20Aprendizagem%20por%20Regras)|
|Conteúdo F|[Aprendizagem Baseada em Instâncias](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20F%20-%20Aprendizagem%20Baseada%20em%20Inst%C3%A2ncias)|
|Conteúdo G|[Regressão Logística](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20G%20-%20Regress%C3%A3o%20Log%C3%ADstica)|
|Conteúdo H|[Máquina de Vetores de Suporte](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20H%20-%20M%C3%A1quina%20de%20Vetores%20de%20Suporte)|
|Conteúdo I|[Redes Neurais Artificiais](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20I%20-%20Redes%20Neurais%20Artificiais)|
|Conteúdo J|[Avaliação de Algoritmos - Parte 01](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20J%20-%20Avalia%C3%A7%C3%A3o%20de%20Algoritmos%20-%20Parte%2001)|
|Conteúdo K|[Avaliação de Algoritmos - Parte 02](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20K%20-%20Avalia%C3%A7%C3%A3o%20de%20Algoritmos%20-%20Parte%2002)|
|Conteúdo L|[Combinação de Classificadores](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20L%20-%20Combina%C3%A7%C3%A3o%20de%20Classificadores)|
|Conteúdo M|[Regressão Linear](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20M%20-%20Regress%C3%A3o%20Linear)|
|Conteúdo N|[Outras Regressões](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20N%20-%20Outras%20Regress%C3%B5es)|
|Conteúdo O|[Algoritmo Apriori](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20O%20-%20Algoritmo%20Apriori)|
|Conteúdo P|[Algoritmo ECLAT](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20P%20-%20Algoritmo%20ECLAT)|
|Conteúdo Q|[Algoritmo K-means](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20Q%20-%20Algoritmo%20K-means)|
|Conteúdo R|[Agrupamento Hierárquico](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20R%20-%20Agrupamento%20Hier%C3%A1rquico)|
|Conteúdo S|[Agrupamento com DBSCAN](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20S%20-%20Agrupamento%20com%20DBSCAN)|
|Conteúdo T|[Redução de Dimensionalidade](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20T%20-%20Redu%C3%A7%C3%A3o%20da%20Dimensionalidade)|
|Conteúdo U|[Detecção de Outliers](https://github.com/Alyssonmach/Machine-Learning-com-Python/tree/master/Conte%C3%BAdo%20U%20-%20Detec%C3%A7%C3%A3o%20de%20Outliers)|
### Referências
- [IA Expert](https://iaexpert.com.br/);
- [UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php);
- [IEEE Dataports](https://ieee-dataport.org/);
- Lago, S. P. Introdução a Inteligência Artificial, USP, 2020;
- Zurubabel. Pré-Processamento e Processamento de Dados. Disponível em: https://zurubabel.blogspot.com/. Acesso em 27 de Abril de 2020;
- Granatyr, J. IA Expert. Disponível em: https://iaexpert.com.br/. Acesso em 27 de Abril de 2020;
- RASCHKA, Sebastian; MIRJALILI, Vahid. Python Machine Learning, 2nd Ed.Packt Publishing, 2017;
- Del Moral Hernandez, Emílio. Inteligência Computacional e Redes Neurais em Engenharia Elétrica, PSI-EPUSP, 2005.