Este repositório é dedicado a dar exemplos práticos, passo a passo de como é feita a aplicação de Machine Learning a partir de um conjunto de dados, para fazer previsões e criação de modelos. Desde o tratamento e a limpeza dos dados até a criação dos modelos e testes de precisão.
Os tutoriais estão separados em pastas Exemplos, que contém um arquivo .ipynb e os datasets que serão usados. Comece no Exemplo1, pratique, e quando se sentir confortável pode ir vendo os outros exemplos na ordem.
(Os exemplos não tem uma ordem, mas é interessante estudar em sequência pois tem diferentes abordagens.)
Exemplo1- Classificação - Sobreviventes do TitanicExemplo2- Classificação - Doenças na SojaExemplo3- Regressão - Preços de CasasExemplo4- Classificação - Clientes fiéis de Banco
Para estudar este repositório é necessário conhecimento em Python, e das bibliotecas Pandas e Numpy.