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Registros do que aprendo sobre matemática, dados e inteligência artificial — em ordem cronológica.
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PCA: Reduzindo Dimensões sem Perder o Essencial
Como a Análise de Componentes Principais usa autovalores e autovetores da matriz de covariância para comprimir dados de alta dimensão, preservando o máximo de variância possível.
#Matemática#Machine Learning#Álgebra Linear#PythonÁrvores de Decisão e Florestas Aleatórias na Prática
Como árvores de decisão particionam o espaço de features com entropia e ganho de informação, e por que florestas aleatórias generalizam melhor.
#Matemática#Machine Learning#Computer Vision#PythonMachine Learning do Zero: Um Guia Prático com Python
Do tipo de dado à matriz de confusão: um percurso por todo o pipeline de Machine Learning para iniciantes, com código Python executável em cada etapa e um projeto final de análise de sentimentos.
#Matemática#Machine Learning#Estatística#Python