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212 files • 12.74 GB
6. Módulo 1 - Regressão Logística
11 files • 1.42 GB
2. Regressão logística (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
3 files • 1.14 GB
1. RegLogisticaTeoria.mp4
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3. Regressão logística (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 169.04 MB
1. 5_1_RegLog.mp4
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4. Regressão logística (ajuste fino de parâmetros)
2 files • 75.2 MB
1. 5_2_RegLogAjuste.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/6. Módulo 1 - Regressão Logística/4. Regressão logística (ajuste fino de parâmetros)/1. 5_2_RegLogAjuste.mp4
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6. Regressão logística (solução do exercício)
2 files • 25.25 MB
1. 5_4_RegLogExercSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/6. Módulo 1 - Regressão Logística/6. Regressão logística (solução do exercício)/1. 5_4_RegLogExercSol.mp4
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5. Regressão logística (apresentação do exercício)
2 files • 16.06 MB
1. 5_3_RegLogExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/6. Módulo 1 - Regressão Logística/5. Regressão logística (apresentação do exercício)/1. 5_3_RegLogExerc.mp4
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15. Módulo 2 - PCA
4 files • 1.18 GB
1. Principal Component Analysis - PCA (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
2 files • 1.07 GB
1. PCAteoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/15. Módulo 2 - PCA/1. Principal Component Analysis - PCA (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. PCAteoria.mp4
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2. Principal Component Analysis (aplicação prática em R)
2 files • 111.68 MB
1. ML_2_03_PCA.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/15. Módulo 2 - PCA/2. Principal Component Analysis (aplicação prática em R)/1. ML_2_03_PCA.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/15. Módulo 2 - PCA/2. Principal Component Analysis (aplicação prática em R)/desc.html
18. Módulo 2 - AdaBoost
7 files • 1.18 GB
1. AdaBoost (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
3 files • 1.04 GB
1. ADAboostTeoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/1. AdaBoost (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ADAboostTeoria.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/1. AdaBoost (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/links.html
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2. AdaBoost (aplicação prática em R)
2 files • 90.7 MB
1. ML_2_06_AdaBoost.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/2. AdaBoost (aplicação prática em R)/1. ML_2_06_AdaBoost.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/2. AdaBoost (aplicação prática em R)/desc.html
3. AdaBoost (ajuste fino de parâmetros)
2 files • 52.14 MB
1. ML_2_06_AdaBoostAjuste.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/3. AdaBoost (ajuste fino de parâmetros)/1. ML_2_06_AdaBoostAjuste.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/18. Módulo 2 - AdaBoost/3. AdaBoost (ajuste fino de parâmetros)/desc.html
16. Módulo 2 - Random Forest
12 files • 927.79 MB
2. RandomForest (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
2 files • 531.56 MB
1. RandomForestTeoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/2. RandomForest (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. RandomForestTeoria.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/2. RandomForest (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
1. Métodos Ensemble (conceito)
2 files • 139.75 MB
1. MetodosEnsemble.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/1. Métodos Ensemble (conceito)/1. MetodosEnsemble.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/1. Métodos Ensemble (conceito)/desc.html
5. RandomForest (solução do exercício - parte 1)
2 files • 106.26 MB
1. ML_2_04_RandomForestSol_1.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/5. RandomForest (solução do exercício - parte 1)/1. ML_2_04_RandomForestSol_1.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/5. RandomForest (solução do exercício - parte 1)/desc.html
6. RandomForest (solução do exercício - parte 2)
2 files • 68.89 MB
1. ML_2_04_RandomForestSol2.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/6. RandomForest (solução do exercício - parte 2)/1. ML_2_04_RandomForestSol2.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/6. RandomForest (solução do exercício - parte 2)/desc.html
4. RandomForest (apresentação do exercício)
2 files • 54.54 MB
1. ML_2_04_RandomForestExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/4. RandomForest (apresentação do exercício)/1. ML_2_04_RandomForestExerc.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/4. RandomForest (apresentação do exercício)/desc.html
3. RandomForest (aplicação prática em R)
2 files • 26.78 MB
1. ML_2_04_RandomForest.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/3. RandomForest (aplicação prática em R)/1. ML_2_04_RandomForest.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/16. Módulo 2 - Random Forest/3. RandomForest (aplicação prática em R)/desc.html
8. Módulo 1 - KNN
8 files • 525.07 MB
1. KNN (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
2 files • 449.28 MB
1. KNN teoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/1. KNN (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. KNN teoria.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/1. KNN (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
2. KNN (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 57.64 MB
1. 7_1_Knn.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/2. KNN (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 7_1_Knn.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/2. KNN (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
4. KNN (resolução do exercício)
2 files • 10.58 MB
1. 7_3_KnnExerSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/4. KNN (resolução do exercício)/1. 7_3_KnnExerSol.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/4. KNN (resolução do exercício)/desc.html
3. KNN (apresentação do exercício)
2 files • 7.57 MB
1. 7_2_KnnExer.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/3. KNN (apresentação do exercício)/1. 7_2_KnnExer.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/8. Módulo 1 - KNN/3. KNN (apresentação do exercício)/desc.html
20. Módulo 2 - Bagging
8 files • 545.44 MB
1. Bagging (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
2 files • 445.54 MB
1. BaggingTeoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/1. Bagging (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. BaggingTeoria.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/1. Bagging (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
4. Bagging (solução do exercício)
2 files • 39.83 MB
1. ML_2_08_BaggingSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/4. Bagging (solução do exercício)/1. ML_2_08_BaggingSol.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/4. Bagging (solução do exercício)/desc.html
2. Bagging (aplicação prática em R)
2 files • 33.34 MB
1. ML_2_08_Bagging.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/2. Bagging (aplicação prática em R)/1. ML_2_08_Bagging.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/2. Bagging (aplicação prática em R)/desc.html
3. Bagging (apresentação do exercício)
2 files • 26.73 MB
1. ML_2_08_BaggingExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/3. Bagging (apresentação do exercício)/1. ML_2_08_BaggingExerc.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/20. Módulo 2 - Bagging/3. Bagging (apresentação do exercício)/desc.html
1. Módulo 1 - Conceitos Básicos
26 files • 1.53 GB
3. Viés e Variância
2 files • 443.23 MB
1. Viés e Variância.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/3. Viés e Variância/1. Viés e Variância.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/3. Viés e Variância/desc.html
4. Visão geral dos algoritmos de machine learning
2 files • 370.46 MB
1. Visão geral algoritmos ML.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/4. Visão geral dos algoritmos de machine learning/1. Visão geral algoritmos ML.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/4. Visão geral dos algoritmos de machine learning/desc.html
1. Como estudar esse curso
2 files • 215.75 MB
1. AberturaCurso.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/1. Como estudar esse curso/1. AberturaCurso.mp4
0. Bem vindo.url
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/1. Como estudar esse curso/0. Bem vindo.url
2. Introdução a Machine Learning e IA
8 files • 286.03 MB
4. O que é Overfitting e Underfitting (Introdução a Machine Learning - Aula 4).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/4. O que é Overfitting e Underfitting (Introdução a Machine Learning - Aula 4).mp4
2. O que é Machine Learning (Aprendizado de Máquina).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/2. O que é Machine Learning (Aprendizado de Máquina).mp4
1. O que é Inteligência Artificial.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/1. O que é Inteligência Artificial.mp4
5. Etapas do Machine Learning (Resumo básico - aula 5).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/5. Etapas do Machine Learning (Resumo básico - aula 5).mp4
6. O que é Aprendizado Supervisionado x Não Supervisionado (Machine Learning - Aula 6).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/6. O que é Aprendizado Supervisionado x Não Supervisionado (Machine Learning - Aula 6).mp4
3. Dados de Treino e Teste (Introdução a Machine Learning - Aula 3).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/3. Dados de Treino e Teste (Introdução a Machine Learning - Aula 3).mp4
7. O que são problemas de Classificação e de Regressão (Machine Learning - Aula 7).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/7. O que são problemas de Classificação e de Regressão (Machine Learning - Aula 7).mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/2. Introdução a Machine Learning e IA/desc.html
5. Power BI
12 files • 249.01 MB
11. Sua primeira aplicação de Machine Learning no Power BI.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/11. Sua primeira aplicação de Machine Learning no Power BI.mp4
5. Como criar seu primeiro Dashboard profissional (Power BI básico com Machine Learning - Aula 5).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/5. Como criar seu primeiro Dashboard profissional (Power BI básico com Machine Learning - Aula 5).mp4
1. Curso Power BI Básico com Machine Learning (Aula 1).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/1. Curso Power BI Básico com Machine Learning (Aula 1).mp4
9. Como utilizar um script R no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 9).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/9. Como utilizar um script R no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 9).mp4
4. Como criar seu primeiro Dashboard básico (Power BI básico com Machine Learning - Aula 4).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/4. Como criar seu primeiro Dashboard básico (Power BI básico com Machine Learning - Aula 4).mp4
10. Como utilizar Python no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 10).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/10. Como utilizar Python no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 10).mp4
7. Como editar uma base de dados no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 7).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/7. Como editar uma base de dados no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 7).mp4
6. Como atualizar dados no Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 6).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/6. Como atualizar dados no Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 6).mp4
3. Primeiro acesso no Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 3).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/3. Primeiro acesso no Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 3).mp4
2. Instalando o Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 2).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/2. Instalando o Power BI (Power BI básico com Machine Learning - Aula 2).mp4
8. Como inserir uma coluna condicional no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 8).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/8. Como inserir uma coluna condicional no Power Query (Power BI básico com Machine Learning - Aula 8).mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/1. Módulo 1 - Conceitos Básicos/5. Power BI/desc.html
17. Módulo 2 - ExtraTrees
8 files • 528.24 MB
1. ExtraTrees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
2 files • 372.47 MB
1. ETteoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/1. ExtraTrees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ETteoria.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/1. ExtraTrees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
2. ExtraTrees (aplicação prática em R)
2 files • 72.05 MB
1. ML_2_05_ExtraTrees.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/2. ExtraTrees (aplicação prática em R)/1. ML_2_05_ExtraTrees.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/2. ExtraTrees (aplicação prática em R)/desc.html
4. ExtraTrees (solução do exercício)
2 files • 43.91 MB
1. ML_2_05_ExtraTreesSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/4. ExtraTrees (solução do exercício)/1. ML_2_05_ExtraTreesSol.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/4. ExtraTrees (solução do exercício)/desc.html
3. ExtraTrees (apresentação do exercício)
2 files • 39.82 MB
1. ML_2_05_ExtraTreesExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/3. ExtraTrees (apresentação do exercício)/1. ML_2_05_ExtraTreesExerc.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/17. Módulo 2 - ExtraTrees/3. ExtraTrees (apresentação do exercício)/desc.html
2. Módulo 1 - Regressão Linear
17 files • 902.69 MB
1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
3 files • 364.41 MB
1. A matemática do Gradiente Descendente & Regressão Linear (machine learning).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. A matemática do Gradiente Descendente & Regressão Linear (machine learning).mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/links.html
6. Regressão linear (solução exercício)
3 files • 132.1 MB
1. 1_RegLinExercSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/6. Regressão linear (solução exercício)/1. 1_RegLinExercSol.mp4
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/6. Regressão linear (solução exercício)/links.html
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/6. Regressão linear (solução exercício)/desc.html
3. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 2)
3 files • 126.59 MB
1. 1_RegLin_2_ML_r.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/3. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 2)/1. 1_RegLin_2_ML_r.mp4
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/3. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 2)/links.html
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Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/3. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 2)/desc.html
4. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 3)
1 files • 105.59 MB
1. 1_RegLin_3_ML_r.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/4. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 3)/1. 1_RegLin_3_ML_r.mp4
2. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 1)
3 files • 91.07 MB
1. 1_RegLin_1_ML_R.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/2. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 1)/1. 1_RegLin_1_ML_R.mp4
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/2. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 1)/links.html
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/2. Regressão linear (aplicação prática em R resolvendo um problema – Parte 1)/desc.html
7. Aula Bônus - Solução do exercício com Power BI
2 files • 50.02 MB
1. 1_10_Exercicio_Sol_5.mp4.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/7. Aula Bônus - Solução do exercício com Power BI/1. 1_10_Exercicio_Sol_5.mp4.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/7. Aula Bônus - Solução do exercício com Power BI/desc.html
5. Regressão linear (apresentação do exercício)
2 files • 32.91 MB
1. 1_RegLinExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/5. Regressão linear (apresentação do exercício)/1. 1_RegLinExerc.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/2. Módulo 1 - Regressão Linear/5. Regressão linear (apresentação do exercício)/desc.html
12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos
6 files • 424 MB
3. Solução do exercício prático final - Parte 2
2 files • 312.04 MB
1. 10_2_DesafioSol_2.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/3. Solução do exercício prático final - Parte 2/1. 10_2_DesafioSol_2.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/3. Solução do exercício prático final - Parte 2/desc.html
2. Solução do exercício prático final - Parte 1
2 files • 94.78 MB
1. 10_1_DesafioSol_1.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/2. Solução do exercício prático final - Parte 1/1. 10_1_DesafioSol_1.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/2. Solução do exercício prático final - Parte 1/desc.html
1. Apresentando o exercício prático final
2 files • 17.18 MB
1. 10_1_Desafio.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/1. Apresentando o exercício prático final/1. 10_1_Desafio.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/12. Módulo 1 - Testando seus conhecimentos/1. Apresentando o exercício prático final/desc.html
14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado
9 files • 551.77 MB
3. Clustering K Means (encontrando o número ideal de clusters)
2 files • 306.99 MB
1. KmeansNumClusters.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/3. Clustering K Means (encontrando o número ideal de clusters)/1. KmeansNumClusters.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/3. Clustering K Means (encontrando o número ideal de clusters)/desc.html
1. Aprendizado não supervisionado (Teoria)
3 files • 147.39 MB
1. SupervisionadoTeoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/1. Aprendizado não supervisionado (Teoria)/1. SupervisionadoTeoria.mp4
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/1. Aprendizado não supervisionado (Teoria)/links.html
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/1. Aprendizado não supervisionado (Teoria)/desc.html
4. Clustering K Means (aplicação prática em R)
2 files • 65.02 MB
1. ML_2_02_Kmeans.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/4. Clustering K Means (aplicação prática em R)/1. ML_2_02_Kmeans.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/4. Clustering K Means (aplicação prática em R)/desc.html
5. Clustering K Means (Solução do Exercício)
2 files • 32.36 MB
1. ML_2_02_KmeansExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/5. Clustering K Means (Solução do Exercício)/1. ML_2_02_KmeansExerc.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/14. Módulo 2 - Aprendizado não supervisionado/5. Clustering K Means (Solução do Exercício)/desc.html
10. Módulo 1 - Decision Trees
14 files • 656.08 MB
3. Decision Trees evitando overfitting
2 files • 291.98 MB
1. DToverfitting.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/3. Decision Trees evitando overfitting/1. DToverfitting.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/3. Decision Trees evitando overfitting/desc.html
6. Decision Trees Classifier (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 92.49 MB
1. 8_1_DecisionTreeC.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/6. Decision Trees Classifier (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 8_1_DecisionTreeC.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/6. Decision Trees Classifier (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
7. Decision Trees Classifier (ajustando os parâmetros)
2 files • 87.43 MB
1. 8_2_DecisionTreeCpar.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/7. Decision Trees Classifier (ajustando os parâmetros)/1. 8_2_DecisionTreeCpar.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/7. Decision Trees Classifier (ajustando os parâmetros)/desc.html
9. Decision Trees Regressor (ajustando os parâmetros)
2 files • 70.87 MB
1. 8_4_DecisionTreeRajus.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/9. Decision Trees Regressor (ajustando os parâmetros)/1. 8_4_DecisionTreeRajus.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/9. Decision Trees Regressor (ajustando os parâmetros)/desc.html
11. Decision Trees (resolução do exercício)
2 files • 55.55 MB
1. 8_6_DecisionTreeSol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/11. Decision Trees (resolução do exercício)/1. 8_6_DecisionTreeSol.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/11. Decision Trees (resolução do exercício)/desc.html
8. Decision Trees Regressor (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 49.09 MB
1. 8_3_DecisionTreeR.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/8. Decision Trees Regressor (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 8_3_DecisionTreeR.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/8. Decision Trees Regressor (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
10. Decision Trees (apresentação do exercício)
2 files • 8.67 MB
1. 8_5_DecisionTreeExer.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/10. Decision Trees (apresentação do exercício)/1. 8_5_DecisionTreeExer.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/10. Módulo 1 - Decision Trees/10. Decision Trees (apresentação do exercício)/desc.html
13. Módulo 2 - Dados missing com Regressão
3 files • 261.37 MB
1. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Teoria)
2 files • 261.37 MB
1. MissingRegressaoTeoria.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/13. Módulo 2 - Dados missing com Regressão/1. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Teoria)/1. MissingRegressaoTeoria.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/13. Módulo 2 - Dados missing com Regressão/1. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Teoria)/desc.html
2. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Aplicação prática em R)
1 files • 332 Bytes
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/13. Módulo 2 - Dados missing com Regressão/2. Substituindo dados missing com um modelo de regressão (Aplicação prática em R)/desc.html
4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear
16 files • 609.04 MB
3. Regularização L1, L2 e regressão Lasso
2 files • 253.43 MB
1. Regularização L1 L2.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/3. Regularização L1, L2 e regressão Lasso/1. Regularização L1 L2.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/3. Regularização L1, L2 e regressão Lasso/desc.html
7. Comparando diferentes modelos em um único código
3 files • 98.2 MB
1. 3_4_RegLinFuncao.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/7. Comparando diferentes modelos em um único código/1. 3_4_RegLinFuncao.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/7. Comparando diferentes modelos em um único código/desc.html
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/7. Comparando diferentes modelos em um único código/links.html
9. Escolha de um modelo de regressão (solução do exercício)
2 files • 93.51 MB
1. 3_5_SolExercElastic.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/9. Escolha de um modelo de regressão (solução do exercício)/1. 3_5_SolExercElastic.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/9. Escolha de um modelo de regressão (solução do exercício)/desc.html
2. Ridge regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 75.68 MB
1. 3_1_Ridge.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/2. Ridge regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 3_1_Ridge.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/2. Ridge regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
4. Lasso regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 39.87 MB
1. 3_2_Lasso.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/4. Lasso regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 3_2_Lasso.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/4. Lasso regression (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
6. Elastic net (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 32.18 MB
1. 3_3_ElasticNet.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/6. Elastic net (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. 3_3_ElasticNet.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/6. Elastic net (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
8. Escolha de um modelo de regressão (apresentando o exercício)
2 files • 16.17 MB
1. Nati_ModeloDeReg.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/8. Escolha de um modelo de regressão (apresentando o exercício)/1. Nati_ModeloDeReg.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/8. Escolha de um modelo de regressão (apresentando o exercício)/desc.html
5. Elastic net (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)
1 files • 151 Bytes
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/4. Módulo 1 - Outros modelos de regressão linear/5. Elastic net (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html
3. Módulo 1 - Pré-processamento
9 files • 546.1 MB
3. Feature selection correlação (conceito)
2 files • 226.67 MB
1. NatiCorrelacao.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/3. Feature selection correlação (conceito)/1. NatiCorrelacao.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/3. Feature selection correlação (conceito)/desc.html
1. Pré-processamento dados missing
3 files • 194.87 MB
1. Dados missing Nati_Pronto.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/1. Pré-processamento dados missing/1. Dados missing Nati_Pronto.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/1. Pré-processamento dados missing/desc.html
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/1. Pré-processamento dados missing/links.html
2. Pré-processamento (solução do exercício)
2 files • 90.33 MB
1. 2_1_DadosMissingExerc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/2. Pré-processamento (solução do exercício)/1. 2_1_DadosMissingExerc.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/2. Pré-processamento (solução do exercício)/desc.html
4. Feature selection correlação (aplicação prática em R)
2 files • 34.23 MB
1. 2_2_Correlacao.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/4. Feature selection correlação (aplicação prática em R)/1. 2_2_Correlacao.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/3. Módulo 1 - Pré-processamento/4. Feature selection correlação (aplicação prática em R)/desc.html
22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos
4 files • 184.71 MB
2. Solução do exercício prático final
2 files • 174.58 MB
1. ML_2_10_DESAFIOsol.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos/2. Solução do exercício prático final/1. ML_2_10_DESAFIOsol.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos/2. Solução do exercício prático final/desc.html
1. Apresentação do exercício prático final
2 files • 10.13 MB
1. ExFinalapresentacao.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos/1. Apresentação do exercício prático final/1. ExFinalapresentacao.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/22. Módulo 2 - Testando seus conhecimentos/1. Apresentação do exercício prático final/desc.html
7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização
7 files • 240.4 MB
3. Medição de desempenho ROCAUC (aplicação prática em R)
2 files • 131.15 MB
1. 6_2_Roc-Auc.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/3. Medição de desempenho ROCAUC (aplicação prática em R)/1. 6_2_Roc-Auc.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/3. Medição de desempenho ROCAUC (aplicação prática em R)/desc.html
1. Medição de desempenho Confusion Matrix (teoria e prática)
2 files • 84.13 MB
1. 6_1_ConfusionMatrix.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/1. Medição de desempenho Confusion Matrix (teoria e prática)/1. 6_1_ConfusionMatrix.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/1. Medição de desempenho Confusion Matrix (teoria e prática)/desc.html
4. Normalizando dados na linguagem R
3 files • 25.12 MB
1. 6_3_Normalizacao.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/4. Normalizando dados na linguagem R/1. 6_3_Normalizacao.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/4. Normalizando dados na linguagem R/desc.html
links.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/7. Módulo 1 - Confusion matrix e normalização/4. Normalizando dados na linguagem R/links.html
9. Módulo 1 - Naive Bayes
7 files • 222.96 MB
1. Teorema de Bayes (conceito teórico)
2 files • 119.74 MB
1. Entenda o Teorema de Bayes (ótima explicação!).mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/1. Teorema de Bayes (conceito teórico)/1. Entenda o Teorema de Bayes (ótima explicação!).mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/1. Teorema de Bayes (conceito teórico)/desc.html
4. Naive Bayes (aplicação prática em R resolvendo um problema)
2 files • 58.85 MB
1. NaiveBayes.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/4. Naive Bayes (aplicação prática em R resolvendo um problema)/1. NaiveBayes.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/4. Naive Bayes (aplicação prática em R resolvendo um problema)/desc.html
3. Suavização de Laplace
2 files • 44.37 MB
1. suavizacaoLaplace.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/3. Suavização de Laplace/1. suavizacaoLaplace.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/3. Suavização de Laplace/desc.html
2. Gaussian, Multinomial (Poisson), Bernoulli (o que os algoritmos Naive Bayes fazem debaixo dos panos)
1 files • 506 Bytes
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/9. Módulo 1 - Naive Bayes/2. Gaussian, Multinomial (Poisson), Bernoulli (o que os algoritmos Naive Bayes fazem debaixo dos panos)/desc.html
5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros
6 files • 173.76 MB
4. Busca de parâmetros em um modelo (aplicação prática em R)
2 files • 69.11 MB
1. 4_3_AjustesParametros.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/4. Busca de parâmetros em um modelo (aplicação prática em R)/1. 4_3_AjustesParametros.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/4. Busca de parâmetros em um modelo (aplicação prática em R)/desc.html
1. Pacote Caret (linguagem R)
2 files • 59.84 MB
1. 4_1_Caret.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/1. Pacote Caret (linguagem R)/1. 4_1_Caret.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/1. Pacote Caret (linguagem R)/desc.html
3. Validação cruzada Kfold (aplicação prática em R)
2 files • 44.81 MB
1. 4_2_Kfold.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/3. Validação cruzada Kfold (aplicação prática em R)/1. 4_2_Kfold.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/5. Módulo 1 - Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/3. Validação cruzada Kfold (aplicação prática em R)/desc.html
19. Módulo 2 - GradientBoosting
12 files • 147.03 MB
6. GradientBoosting (solução do exercício - parte 2)
2 files • 65.28 MB
1. ML_2_07_GradientBoostingSol2.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/19. Módulo 2 - GradientBoosting/6. GradientBoosting (solução do exercício - parte 2)/1. ML_2_07_GradientBoostingSol2.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/19. Módulo 2 - GradientBoosting/6. GradientBoosting (solução do exercício - parte 2)/desc.html
5. GradientBoosting (solução do exercício - parte 1)
2 files • 52.96 MB
1. ML_2_07_GradientBoostingSol1.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/19. Módulo 2 - GradientBoosting/5. GradientBoosting (solução do exercício - parte 1)/1. ML_2_07_GradientBoostingSol1.mp4
desc.html
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/19. Módulo 2 - GradientBoosting/5. GradientBoosting (solução do exercício - parte 1)/desc.html
4. GradientBoosting (apresentação do exercício)
2 files • 15.97 MB
1. ML_2_07_GradientBoostingExer.mp4
Combo.Cursos.de.Machine.Learning.com.R.Modulos.1.e.2/19. Módulo 2 - GradientBoosting/4. GradientBoosting (apresentação do exercício)/1. ML_2_07_GradientBoostingExer.mp4
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3. GradientBoosting (aplicação prática em R)
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1. ML_2_07_GradientBoosting.mp4
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2. GradientBoosting (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 2
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1. GradientBoosting (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 1
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11. Módulo 1 - Feature Selection
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2. Feature selection qui-quadrado (aplicação prática em R)
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4. Como acelerar o processamento de um algoritmo no seu computador
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3. Feature selection p-value (conceito + aplicação prática em R)
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21. Módulo 2 - Support Vector Machine (SVM)
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5. SVM (solução do exercício)
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3. SVM (aplicação prática em R)
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4. SVM (apresentação do exercício)
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1. SVM (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 1
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2. SVM (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – parte 2
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