Para projetos clique aqui.
Observação: Ao abrir cada notebook, clique no botão Open in Colab (ilustração acima) para obter a melhor experiência, especialmente no que concerne aos gráficos de bibliotecas como Folium e Plotly.
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Pré-processamentos, Métricas e Pipelines (Prática): https://bit.ly/2Siq0YU
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Classes Desbalanceadas: https://bit.ly/3nj6EkW
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K-Means (Algoritmo): https://bit.ly/3cNfDG4
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KNN (Algoritmo): https://bit.ly/34vtr4v
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SVM (Algoritmo): https://bit.ly/3iiWnS4
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Naive Bayes (Algoritmo): https://bit.ly/36mzNW6
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Árvore de Decisão (Algoritmo): https://bit.ly/2Guqmcd
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Visualização de Fronteiras da Árvore de Decisão: https://bit.ly/2Grb34k
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Floresta Aleatória (Algoritmo): https://bit.ly/2Sg9LM7
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Comparativo - Árvore de Decisão e Floresta Aleatória: https://bit.ly/30mKZ1q
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Teste de Overfitting no classificador Spotify: https://bit.ly/2SdZ6l9
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Chances de Sobrevivência no Titanic: https://bit.ly/2GoQeX5
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Classificando Dígitos com KNN: https://bit.ly/3jmkEba
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Introdução ao Plotly: https://bit.ly/34MZRHu
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Plotly para Séries Temporais (Dados da Apple): https://bit.ly/3dlSuLg
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Plotando dados em Mapas com Folium: https://bit.ly/30ZExh5
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Abrindo Gsheet no Colab: https://bit.ly/3k0Zqjo
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Extração de Tabela de um PDF: https://bit.ly/36n2nqs
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Projeto ML01 (Minerando Dados): https://bit.ly/3jmLb82
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Prevendo Valor de Automóvel: https://bit.ly/34dv0Uk
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Desafio - Lambda3: https://bit.ly/34aK0SY
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Estatística 0 (Estatística Descritiva): https://bit.ly/2G2aCh2
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Estatística 1 (Amostragem): https://bit.ly/3dtw22J
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Estatística 2 (Estatística Descritiva): https://bit.ly/340uOsG
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Estatística 3 (Distribuições): https://bit.ly/3krCUQJ
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Estatística 4 (Regressões): https://bit.ly/3kwpVgQ
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Classificação MultiLabel: http://bit.ly/2YtM5qR
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Regex (Expressões Regulares): http://bit.ly/3pxDoHT
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Apriori com Python: http://bit.ly/2NCXpip
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Apriori com R: http://bit.ly/3bCLQQd
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ECLAT com R: http://bit.ly/37P0xi9
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Personalizando feriados no Prophet: http://bit.ly/3stmN99
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CRM (RFM Analysis): http://bit.ly/3f5aeNV
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CRM (RFM Analysis) - Outra abordagem: http://bit.ly/3f6c5So