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Algoritmos de Machine Learning

Descrição do Repositório:

Repositório com algoritmos de Machine Learning implementados em Python (com Pytorch) para propósitos de aprendizado e reprodução com a utilização de cadernos Jupyter.

Algoritmos Implementados

1. Regressão Linear

2. Regressão Logística para Classificação Multiclasse

3. Rede Neural Artificial para Regressão

4. Rede Neural Artificial para Classificação Binária

5. Algoritmos de Aprendizado por Reforço

   1. Random
   2. E-greedy
   3. Upper Confidence Bound
   4. Thompson Sampling

Reprodução:

1. Baixar o arquivo ou clonar o repositório;
2. Criar uma pasta chamada datasets na pasta raiz do projeto com o dataset referenciado na primeira célula dos algoritmos implementados;
3. Utilizar o código na sua IDE de preferência, em um caderno Jupyter com Anaconda ou as bilbiotecas citadas abaixo.

Referência de origem dos datasets:

• UCI Machine Learning Repository
• Kaggle

Referência de Bibliotecas e Ambientes de Desenvolvimento:

Ambientes de Desenvolvimento

• Anaconda
• Jupyter Notebook

Bibliotecas

• Pytorch
• numpy
• sklearn
• pandas
• matplotlib
• seaborn