Algoritmos clássicos de machine learning

Temas deste capítulo

Plano editorial: 47 temas. Só os que têm ligação já estão escritos e publicados.

1. O que é a regressão linear em ML?
2. O que é a regressão logística em ML?
3. O que é o k-vizinhos mais próximos (k-NN)?
4. O que é o ganho de informação e o índice de Gini?
5. O que é a poda de árvores de decisão?
6. O que são as florestas aleatórias (random forest)?
7. O que é o gradient boosting?
8. O que é o XGBoost?
9. O que é o AdaBoost?
10. O que é o bagging?
11. O que são os métodos de ensemble?
12. O que são as máquinas de vetores de suporte (SVM)?
13. O que é o truque do núcleo (kernel trick)?
14. O que é o Naive Bayes?
15. O que é o k-means?
16. O que é o agrupamento hierárquico?
17. O que é o DBSCAN?
18. O que é o t-SNE e o UMAP?
19. O que é a decomposição em valores singulares em ML?
20. O que é a análise discriminante linear?
21. O que é a deteção de anomalias?
22. O que é o isolation forest?
23. O que são as regras de associação?
24. O que são os sistemas de recomendação?
25. O que é a filtragem colaborativa?
26. O que é a filtragem baseada em conteúdo?
27. O que é a fatorização de matrizes em recomendação?
28. O que é a regressão Ridge e Lasso em ML?
29. Como calcular a distância euclidiana entre pontos?
30. Como calcular o centro de cada cluster no k-means?
31. Como calcular a variância explicada por cada componente (PCA)?
32. Como treinar uma árvore de decisão passo a passo?
33. Como aplicar o k-means a um conjunto de dados?
34. Como escolher o número de clusters (método do cotovelo)?
35. Como aplicar o PCA?
36. Como treinar uma regressão logística?
37. Como aplicar o k-NN?
38. Como escolher um algoritmo de ML para um problema?
39. Qual é a diferença entre o k-NN e o k-means?
40. Qual é a diferença entre uma árvore de decisão e uma random forest?
41. Qual é a diferença entre o bagging e o boosting?
42. Qual é a diferença entre a SVM e a regressão logística?
43. Qual é a diferença entre o PCA e o t-SNE?
44. Exercícios resolvidos de k-means
45. Exercícios resolvidos de árvores de decisão
46. Exercícios resolvidos de k-NN
47. Quais são os erros mais comuns nos algoritmos de ML?

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