Análogo ao que foi feito no post Machine Learning do Zero no Python, teremos agora no blog um tutorial bem tranquilo, do ZERO, para quem quer aprender Machine Learning / Ciência de Dados, utilizando R. Não fique com medo por ser um post mais extenso, você pode fazer um pouco cada dia durante um certo período de tempo, caso sinta que está pesado demais. Abaixo, você vai aprender a tratar os dados, fazer filtros, localizar valores nulos, criar gráficos e até conhecer alguns modelos. Então bora aprender! Continuar a ler “Machine Learning do Zero no R”
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Algoritmo de Classificação: KNN (K Nearest Neighbors) no R
O código a seguir é um exemplo de execução de KNN no R. Além do código para executar o algoritmo em si, você verá que há uma parte de análise descritiva que eu inseri. É sempre interessante saber o que há no seu conjunto de dados. No caso, utilizaremos um dataset famoso chamado iris que não requer nenhum download. Peço encarecidamente que você visite o post Algoritmo de Classificação: KNN (K Nearest Neighbors), caso conheça pouco do algoritmo KNN. Continuar a ler “Algoritmo de Classificação: KNN (K Nearest Neighbors) no R”
Algoritmo de Classificação: KNN (K Nearest Neighbors)
O algoritmo KNN, abreviação de K Nearest Neighbors, é um algoritmo bastante utilizado por cientistas de dados, principalmente pela sua facilidade de implementação (além de ser um lazy learner*). É um algoritmo supervisionado de machine learning, utilizado para problemas de classificação e regressão. Hoje, o foco é na parte de classificação. A ideia é simples, separar os indivíduos em grupos (ou classes) de acordo com a semelhança existente. Vamos entender o que isso quer dizer… Continuar a ler “Algoritmo de Classificação: KNN (K Nearest Neighbors)”