https://github.com/ericshantos/ml-exercise

Repositório com exercícios práticos que exploram diferentes modelos e técnicas de Machine Learning, como regressão, classificação e clustering. Uma ótima oportunidade para aprofundar conhecimentos e aplicar conceitos teóricos na prática!
https://github.com/ericshantos/ml-exercise

machine-learning-models regression-linear

Last synced: 20 days ago
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Repositório com exercícios práticos que exploram diferentes modelos e técnicas de Machine Learning, como regressão, classificação e clustering. Uma ótima oportunidade para aprofundar conhecimentos e aplicar conceitos teóricos na prática!

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/ericshantos/ml-exercise
• Owner: ericshantos
• License: mit
• Created: 2024-11-29T23:30:16.000Z (about 1 month ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-12-08T00:56:44.000Z (29 days ago)
• Last Synced: 2024-12-08T01:22:33.409Z (29 days ago)
• Topics: machine-learning-models, regression-linear
• Language: Jupyter Notebook
• Homepage:
• Size: 44.9 KB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# ML Exercise 🚀

Bem-vindo ao repositório **ML Exercise**! Este repositório tem como objetivo armazenar modelos de **Machine Learning (ML)** que estou estudando em aprendizado de máquina. Aqui você encontrará diversos exemplos de modelos e algoritmos que estou explorando, além de experimentações e testes realizados em diferentes problemas de aprendizado de máquina. 😊

## O que você encontrará neste repositório? 📂

Este repositório serve como um local de estudos e experimentação, com uma coleção de **notebooks** Jupyter, onde estão registrados os modelos que estou estudando e testando. Cada notebook é uma oportunidade de aplicar conceitos e técnicas de ML, desde os mais simples até os mais avançados.

### Componentes principais:

1. **Notebooks de Exercícios 📓**  

   Este repositório contém diversos notebooks com modelos de ML que estou aprendendo. Cada notebook contém o código para treinar e testar um modelo, com explicações sobre o funcionamento dos algoritmos, bem como os passos que tomam lugar em cada experimento.

2. **Dataset 🗂️**  

   Alguns notebooks utilizam conjuntos de dados públicos e prontos para serem usados. Esses dados permitem testar e aplicar diferentes técnicas de ML sem a necessidade de buscar fontes externas.

3. **Modelos de ML 🧠**  

   O foco principal são os modelos de aprendizado de máquina, que vão desde algoritmos simples, como **regressão linear** e **árvores de decisão**, até modelos mais complexos. Cada modelo é acompanhado de um estudo detalhado e tentativas de melhorias.

## Como usar este repositório? 🛠️

Para começar a usar o repositório, basta seguir os passos abaixo:

1. **Clone o repositório**  

   Para ter uma cópia local do repositório, clone-o no seu computador:

2. **Instale as dependências**  

   Para instalar as bibliotecas necessárias, use o `pip`:

   ```bash

   pip install -r requirements.txt

   ```

3. **Abra os notebooks**  

   Com tudo pronto, abra os notebooks Jupyter:

   ```bash

   jupyter notebook

   ```

4. **Explore os modelos!**  

   Navegue pelos notebooks, execute os códigos e acompanhe as explicações sobre os modelos de ML em estudo.

## O que mais você pode aprender aqui? 📚

Este repositório oferece uma oportunidade de aprender e aplicar **técnicas de pré-processamento**, explorar **algoritmos de classificação**, **regressão**, e **clusterização**, além de **avaliar o desempenho** dos modelos com métricas como **acurácia**, **precisão** e **recall**.

## Contribua! 🤝

Se você tem sugestões de melhorias ou encontrou algo que pode ser aprimorado, fique à vontade para abrir uma **issue**. Toda contribuição é bem-vinda!

## Licença 📜

Este repositório está licenciado sob a licença MIT. Para mais detalhes, confira o arquivo [LICENSE](LICENSE).