curso-machine-learning

Conteúdo:

1. Python aplicado a Data Science
2. Introdução a Machine Learning
3. Preprocessamento de Dados
4. Introdução a Regressão
5. Introdução a Classificação
6. KNN (K-Nearest Neighbors)
7. Decision Trees
8. Regressão Logística
9. Introdução a Clusterização
10. K- Means
11. Overfitting e Underfitting
12. Tradeoff Viés/Variância
13. Introdução às Redes Neurais Artificiais
14. Introdução ao Tensor Flow
15. Introdução ao Processamento da Linguagem Natural
16. SVM (Support Vector Machines)
17. Avaliação de Modelos de Classificação e Regressão
18. Random Forest e Gradient Boosted Decision Trees
19. PCA (Principal Component Analysis)