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开源软件介绍(OpenSource Introduction)：

Machine Learning

O objetivo desse repositório é apresentar uma espécie de curso com tudo o que você precisa saber sobre o básico de Machine Learning usando Python e a Scikit-Learn. É esperado que você já tenha noções de programação com Python para melhor aproveitamento.

Aulas de Pré-Processamento de Dados

Índice	Tópico	Vídeo
1	Criando um Projeto de Machine Learning ; Preencher Dados Faltando em sua Base de Dados
2	Definindo Variáveis Categóricas usando One Hot Encoding ; Separação de Amostras em Teste e Treino
3	Normalização de Dados

Aulas de Regressão

Índice	Tópico	Vídeo
4	Regressão Linear
5	Introdução à Regressão Linear Múltipla
6	Regressão Linear Múltipla com Backward Elimination
7	Regressão Polinomial
8	Regressão de Vetor Suporte
9	Regressão de Árvore de Decisão
10	Regressão Random Forest
11	Comparando Métodos de Regressão

Aulas de Classificação

Índice	Tópico	Vídeo
12	Regressão Logística
13	K-Vizinhos mais Próximos (K-NN)
14	Máquinas de Vetores Suporte (SVM)
15	Kernel de Máquinas de Vetores Suporte (SVM)
16	Naive Bayes
17	Árvores de Decisão
18	Random Forest
19	Framework para Métodos de Classificação usando Linhas de Comando ; k-Fold para Validação Cruzada
20	Curvas ROC

Aulas de Clusterização

Índice	Tópico	Vídeo
21.1	K-Means, K-Means++ e Escolha do K (Teoria)
21.2	K-Means, K-Means++ e Escolha do K (Prática)
22.1	Clusterização Hierárquica (Teoria)
22.2	Clusterização Hierárquica (Prática)

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