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

$ uv sync

Name	Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 104 Commits 104 Commits
data	data
images	images
third_party	third_party
utils	utils
.gitignore	.gitignore
Adaboost.ipynb	Adaboost.ipynb
Avaliação de Modelos.ipynb	Avaliação de Modelos.ipynb
Decision Trees.ipynb	Decision Trees.ipynb
Feature Selection.ipynb	Feature Selection.ipynb
K-Means.ipynb	K-Means.ipynb
KNN.ipynb	KNN.ipynb
LDA.ipynb	LDA.ipynb
LICENSE	LICENSE
Mean Shift.ipynb	Mean Shift.ipynb
Naive_Bayes - Gaussian.ipynb	Naive_Bayes - Gaussian.ipynb
Normalização.ipynb	Normalização.ipynb
PCA.ipynb	PCA.ipynb
README.md	README.md
Random_Forest.ipynb	Random_Forest.ipynb
Redes Neurais.ipynb	Redes Neurais.ipynb
Regressão Linear.ipynb	Regressão Linear.ipynb
Regressão Logística.ipynb	Regressão Logística.ipynb
Regressão Multivariada.ipynb	Regressão Multivariada.ipynb
Regressão Polinomial.ipynb	Regressão Polinomial.ipynb
SVM.ipynb	SVM.ipynb
Template.ipynb	Template.ipynb
pyproject.toml	pyproject.toml
uv.lock	uv.lock