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Guia Completo para Construir Sistemas de Recomendação com Python e o Pacote Surprise

    Os sistemas de recomendação são ferramentas essenciais para orientar os usuários a produtos, músicas, filmes e muito mais, alinhados com suas preferências e histórico. Neste guia abrangente, mergulharemos fundo na construção de sistemas de recomendação utilizando o pacote Surprise em Python. Exploraremos técnicas avançadas de filtragem colaborativa, amplamente aplicadas para… Read More »Guia Completo para Construir Sistemas de Recomendação com Python e o Pacote Surprise

    train

    A função train_test_split

      Ao realizar análises de Machine Learning, a avaliação imparcial do desempenho do modelo é crucial para tomar decisões fundamentadas. Nesse contexto, a função train_test_split() oferecida pela biblioteca scikit-learn desempenha um papel essencial ao dividir conjuntos de dados em partes de treinamento e teste. Essa divisão garante que o modelo seja… Read More »A função train_test_split

      implementar um k-means em python

      Implemente um k-means em Python

        Descubra o poder do K-Means Clustering para encontrar grupos em dados, implementando-o com Python e a biblioteca scikit-learn, além de aprender a escolher o número ideal de grupos. Aprenda a usar o K-Means e a explorar o mundo dos grupos de dados!

        Algoritmo KNN

        Domine kNN com Python

          Aprenda sobre o poder do método dos “Vizinhos mais Próximos” (kNN) para classificação e como implementá-lo com Python usando a scikit-learn, descobrindo também formas de otimizá-lo. Use o kNN para resolver problemas cotidianos e explore o mundo do aprendizado de máquina!

          Regressão Logística

          Desbloqueie o poder da regressão logística

            Aprenda a potência da Regressão Logística para classificação, sua aplicação com scikit-learn e StatsModels, essencial para análise de dados e aprendizado de máquina, oferecendo insights valiosos para tomada de decisões futuras.