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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/2. Decision Trees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 2 índice GINI/1. DTgini.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/3. Decision Trees evitando overfitting/1. DToverfitting.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/4. Decision Trees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 3 regressão/1. DTregressao.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/4. Decision Trees (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos) – Parte 3 regressão/links.html |
243 B |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/5. Decision Trees Classifier (Power BI e R)/1. 9_01_DecisionTreeC.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/10. Decision Trees/5. Decision Trees Classifier (Power BI e R)/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/0. Bem vindo.url |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/1. O que é Inteligência Artificial.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/2. O que é Machine Learning (Aprendizado de Máquina).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/3. Dados de Treino e Teste (Introdução a Machine Learning - Aula 3).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/4. O que é Overfitting e Underfitting (Introdução a Machine Learning - Aula 4).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/5. Etapas do Machine Learning (Resumo básico - aula 5).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/6. O que é Aprendizado Supervisionado x Não Supervisionado (Machine Learning - Aula 6).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/7. O que são problemas de Classificação e de Regressão (Machine Learning - Aula 7).mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/1. Introdução a Machine Learning e IA/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/2. Viés e Variância/1. Viés e Variância.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/3. Visão geral dos algoritmos de machine learning/1. Visão geral algoritmos ML.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/1. Conceitos Básicos/4. Viés e Variância/1. Viés e Variância.mp4 |
443.2 MB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/10. Regressão linear (Script R Coeficiente de determinação R2)/1. 1_09_Script_R_R2.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/11. Regressão linear (apresentação do exercício)/1. 1_10_Exercicio.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/14. Regressão linear (Power BI Gráfico de Colunas - solução exercício)/1. 1_10_Exercicio_Sol_3.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/15. Regressão linear (Power BI Gráfico de Pizza - solução exercício)/1. 1_10_Exercicio_Sol_4.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/16. Regressão linear (Power BI e R Modelo e Previsões - solução exercício)/1. 1_10_Exercicio_Sol_5.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. 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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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/2. Regressão Linear/1. Regressão linear (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/3. Pré-processamento/4. Feature selection correlação (Power BI e Python)/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/3. Pré-processamento/4. Feature selection correlação (Power BI e Python)/links.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/4. Outros modelos de regressão linear/2. Ridge regression (Power BI e Python resolvendo um problema)/links.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/4. Outros modelos de regressão linear/6. Elastic net (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. Elastic Net teoria.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/4. Outros modelos de regressão linear/8. Gráfico Valores Reais x Previstos (apresentando o exercício)/1. 3_05_RidgeExerc.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/4. Outros modelos de regressão linear/9. Gráfico Valores Reais x Previstos (Power BI e Python solução do exercício)/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/5. Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/1. Conteúdo do Módulo/1. 4_ConteudoModulo.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/5. Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/2. Pacote Caret (linguagem R)/1. 4_1_Caret.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/5. Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/3. Validação cruzada Kfold (Teoria o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. kfold teoria.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/5. Validação cruzada e ajuste fino dos parâmetros/4. Validação cruzada Kfold (aplicação prática em R)/1. 4_2_Kfold.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/1. Regressão logística (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. RegLogisticaTeoria.mp4 |
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2 KB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/4. Regressão logística (Power BI e R Análise dos Resultados)/1. 5_03_RegLog_Results.mp4.mp4 |
22.1 MB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/4. Regressão logística (Power BI e R Análise dos Resultados)/desc.html |
1 KB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/5. Regressão logística (apresentação do exercício)/1. 5_04_RegLogExec.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/6. Regressão logística (Script R solução do exercício)/1. 5_05_RegLogExecSol_scrpt.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/6. Regressão logística (Script R solução do exercício)/desc.html |
1 KB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/6. Regressão Logística/7. Regressão logística (Power BI solução do exercício)/1. 5_06_RegLogExecSol.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/1. Medição de desempenho Confusion Matrix (teoria e prática no Power BI)/1. 6_01_ConfusionMatrix.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/2. Medição de desempenho ROCAUC (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. ROC_AUC teoria.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/3. Medição de desempenho ROCAUC (Script R e Python)/1. 6_02_ROC_AUC_python.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/3. Medição de desempenho ROCAUC (Script R e Python)/desc.html |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/4. Medição de desempenho ROCAUC (Power BI Gráfico)/1. 6_03_ROC_AUC_roc.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/7. Confusion matrix e normalização/6. Normalizando dados (Script R)/1. 6_3_Normalizacao.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/8. KNN/1. KNN (conceito + matemática o que o algoritmo faz debaixo dos panos)/1. KNN teoria.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/8. KNN/2. KNN (Power BI e R)/1. 7_01_knn.mp4.mp4 |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/8. KNN/4. KNN (Power BI e R resolução do exercício)/desc.html |
2 KB |
| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/9. Naive Bayes/1. Teorema de Bayes (conceito teórico)/1. Entenda o Teorema de Bayes (ótima explicação!).mp4 |
119.7 MB |
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| Curso.de.Machine.Learning.com.Power.BI/9. Naive Bayes/2. Gaussian, Multinomial (Poisson), Bernoulli (o que os algoritmos Naive Bayes fazem debaixo dos panos)/links.html |
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17.3 MB |
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185 B |
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185 B |
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183 B |
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