machine_learning_basics
1.0.0
Este repositório contém implementações de algoritmos básicos de aprendizado de máquina em Python simples (Python versão 3.6+). Todos os algoritmos são implementados do zero, sem o uso de bibliotecas adicionais de aprendizado de máquina. A intenção desses notebooks é fornecer uma compreensão básica dos algoritmos e de sua estrutura subjacente, e não fornecer as implementações mais eficientes.
Após vários pedidos comecei a preparar cadernos sobre como pré-processar conjuntos de dados para aprendizado de máquina. Nos próximos meses adicionarei um notebook para cada tipo de conjunto de dados (texto, imagens, ...). Como antes, a intenção destes notebooks é fornecer uma compreensão básica das etapas de pré-processamento, e não fornecer as implementações mais eficientes.
Execute os notebooks online sem precisar clonar o repositório ou instalar o jupyter: .
Observação: isso não funciona para os notebooks data_preprocessing.ipynb e image_preprocessing.ipynb porque eles exigem o download de um conjunto de dados primeiro.
Se você tiver um algoritmo favorito que deveria ser incluído ou detectar um erro em um dos cadernos, avise-me criando um novo problema.
Consulte o arquivo LICENSE para direitos e limitações de licença (MIT).
