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文件列表

  • 2. Machine Learning Tour/11. Machine Learning - hands on.mp4 50.6 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/2. Dataframes no pandas.mp4 49.7 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/4. Etapas projeto Machine Learning.mp4 46.7 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/1. Axiomas de probabilidade.mp4 44.5 MB
  • 4. Projeto offline de ML/9. Viés v.s. Variância.mp4 43.6 MB
  • 4. Projeto offline de ML/3. Separando dados.mp4 40.9 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/1. Introdução ao pandas - pandas series.mp4 40.6 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/6. Tipos de aprendizado.mp4 38.3 MB
  • 4. Projeto offline de ML/1. Iniciando projeto.mp4 36.5 MB
  • 4. Projeto offline de ML/7. Codificando dados.mp4 36.1 MB
  • 2. Machine Learning Tour/7. Regressão Logística - Introdução.mp4 34.8 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/5. Perspectiva do aprendizado de máquina.mp4 33.9 MB
  • 4. Projeto offline de ML/10. Validação de modelos.mp4 33.7 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/3. Regressão Linear formulação probabilística, parte III.mp4 31.8 MB
  • 5. Classificação/1. Matriz de confusão, acurácia, precisão e revocação.mp4 31.7 MB
  • 2. Machine Learning Tour/6. Random Forest - Introdução.mp4 31.6 MB
  • 4. Projeto offline de ML/6. Preparando dados.mp4 31.5 MB
  • 2. Machine Learning Tour/4. Decision Tree - Prós e contras.mp4 30.4 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/6. Como usar probabilidades para construir um filtro de spam.mp4 28.7 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/2. Regressão Linear formulação probabilística, parte II.mp4 27.9 MB
  • 4. Projeto offline de ML/4. Visualizando dados.mp4 27.8 MB
  • 4. Projeto offline de ML/2. Obtendo e conhecendo os dados.mp4 27.4 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/1. Regressão Linear formulação probabilística, parte I.mp4 27.3 MB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/4. Decision Tree Documentação do sklearn.mp4 27.1 MB
  • 4. Projeto offline de ML/8. Treinando um modelo de regressão no califórnia housing.mp4 26.5 MB
  • 4. Projeto offline de ML/12. Validação de modelos no Califórnia housing.mp4 26.5 MB
  • 8. Método do Gradiente/1. Gradiente Descendente em lote.mp4 24.9 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/4. Regressão linear & Dummy variable trap.mp4 24.1 MB
  • 8. Método do Gradiente/2. Gradiente Descendente Estocástico.mp4 23.5 MB
  • 5. Classificação/2. F1 e Fbeta score.mp4 23.3 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/6. Aproximação polinomial via regressão linear.mp4 22.5 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/9. Escalonamento de atributos.mp4 22.5 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/3. Subajuste e Sobreajuste.mp4 22.3 MB
  • 2. Machine Learning Tour/9. Support Vector Machine - Introdução.mp4 21.5 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/4. Modelando aprendizado supervisionado exemplo.mp4 21.3 MB
  • 2. Machine Learning Tour/5. Random Forest - Prós e contras.mp4 20.8 MB
  • 4. Projeto offline de ML/11. Outras técnicas de validação.mp4 20.6 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/5. Fórmula de Bayes.mp4 20.5 MB
  • 2. Machine Learning Tour/3. Decision Tree - Introdução.mp4 20.0 MB
  • 2. Machine Learning Tour/2. kNN - Prós e contras.mp4 19.8 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/5. No Free Lunch Theorem.mp4 19.8 MB
  • 2. Machine Learning Tour/10. Support Vector Machine - Prós e contras.mp4 17.8 MB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/1. Revisão sobre árvores de decisão.mp4 17.5 MB
  • 5. Classificação/3. Log loss.mp4 17.4 MB
  • 2. Machine Learning Tour/8. Regressão Logística - Prós e Contras.mp4 17.2 MB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/5. Regressão linear e pseudo-inversa.mp4 17.2 MB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/2. Gini e entropia.mp4 17.1 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/8. Introdução ao escalonamento.mp4 17.0 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/3. Modelando aprendizado supervisionado.mp4 16.9 MB
  • 4. Projeto offline de ML/13. Teste final e características relevante no Califórnia Housing.mp4 16.9 MB
  • 5. Classificação/4. Tópicos em Multiclasse.mp4 16.9 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/2. Aplicações do Machine Learning.mp4 16.7 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/3. Probabilidade condicional exemplo 1.mp4 15.5 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/7. Métricas para regressão.mp4 15.2 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/6. Introdução à regressão.mp4 14.6 MB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/3. Árvores de decisão para regressão.mp4 14.4 MB
  • 2. Machine Learning Tour/1. kNN - Introdução.mp4 13.9 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/4. Probabilidade condicional exemplo 2.mp4 13.0 MB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/1. O que é o Machine Learning.mp4 12.1 MB
  • 9. Técnicas de Regularização/2. Regressão Ridge.mp4 11.0 MB
  • 4. Projeto offline de ML/5. Feature Engineering.mp4 10.4 MB
  • 8. Método do Gradiente/4. Métodos de gradiente e regressão linear tabela Comparativa.mp4 10.3 MB
  • 9. Técnicas de Regularização/1. Introdução a regularização.mp4 8.9 MB
  • 9. Técnicas de Regularização/3. Regressão Lasso.mp4 8.6 MB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/2. Probabilidade condicional.mp4 8.5 MB
  • 8. Método do Gradiente/3. Gradiente Descendente em mini lote.mp4 8.2 MB
  • 9. Técnicas de Regularização/5. Early Stop.mp4 4.9 MB
  • 9. Técnicas de Regularização/4. Elastic Net.mp4 3.1 MB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/2. Dataframes no pandas.srt 39.7 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/1. Introdução ao pandas - pandas series.srt 30.9 kB
  • 2. Machine Learning Tour/11. Machine Learning - hands on.srt 29.7 kB
  • 4. Projeto offline de ML/9. Viés v.s. Variância.srt 28.6 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/1. Axiomas de probabilidade.srt 28.1 kB
  • 4. Projeto offline de ML/7. Codificando dados.srt 24.6 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/3. Regressão Linear formulação probabilística, parte III.srt 24.2 kB
  • 4. Projeto offline de ML/3. Separando dados.srt 23.9 kB
  • 2. Machine Learning Tour/7. Regressão Logística - Introdução.srt 23.5 kB
  • 4. Projeto offline de ML/1. Iniciando projeto.srt 22.4 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/5. Perspectiva do aprendizado de máquina.srt 22.0 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/6. Tipos de aprendizado.srt 21.5 kB
  • 5. Classificação/1. Matriz de confusão, acurácia, precisão e revocação.srt 21.2 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/2. Regressão Linear formulação probabilística, parte II.srt 20.4 kB
  • 4. Projeto offline de ML/4. Visualizando dados.srt 20.0 kB
  • 4. Projeto offline de ML/10. Validação de modelos.srt 19.7 kB
  • 4. Projeto offline de ML/2. Obtendo e conhecendo os dados.srt 19.4 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/6. Como usar probabilidades para construir um filtro de spam.srt 19.3 kB
  • 4. Projeto offline de ML/6. Preparando dados.srt 18.7 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/1. Regressão Linear formulação probabilística, parte I.srt 18.2 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/6. Aproximação polinomial via regressão linear.srt 17.9 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/4. Modelando aprendizado supervisionado exemplo.srt 17.8 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/4. Etapas projeto Machine Learning.srt 17.6 kB
  • 8. Método do Gradiente/1. Gradiente Descendente em lote.srt 17.4 kB
  • 5. Classificação/2. F1 e Fbeta score.srt 16.6 kB
  • 4. Projeto offline de ML/12. Validação de modelos no Califórnia housing.srt 16.6 kB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/4. Decision Tree Documentação do sklearn.srt 16.2 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/2. Aplicações do Machine Learning.srt 16.1 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/4. Regressão linear & Dummy variable trap.srt 15.7 kB
  • 4. Projeto offline de ML/8. Treinando um modelo de regressão no califórnia housing.srt 15.6 kB
  • 2. Machine Learning Tour/6. Random Forest - Introdução.srt 14.4 kB
  • 4. Projeto offline de ML/11. Outras técnicas de validação.srt 14.4 kB
  • 2. Machine Learning Tour/4. Decision Tree - Prós e contras.srt 14.2 kB
  • 2. Machine Learning Tour/9. Support Vector Machine - Introdução.srt 14.1 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/5. Fórmula de Bayes.srt 14.1 kB
  • 8. Método do Gradiente/2. Gradiente Descendente Estocástico.srt 14.1 kB
  • 2. Machine Learning Tour/3. Decision Tree - Introdução.srt 13.9 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/9. Escalonamento de atributos.srt 13.6 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/3. Subajuste e Sobreajuste.srt 13.5 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/3. Modelando aprendizado supervisionado.srt 12.3 kB
  • 5. Classificação/3. Log loss.srt 11.9 kB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/2. Gini e entropia.srt 11.5 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/4. Probabilidade condicional exemplo 2.srt 11.4 kB
  • 1. Introdução ao Machine Learning/1. O que é o Machine Learning.srt 11.3 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/5. No Free Lunch Theorem.srt 11.2 kB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/1. Revisão sobre árvores de decisão.srt 11.1 kB
  • 7. Formulação probabilística da regressão linear [Intermediário]/5. Regressão linear e pseudo-inversa.srt 10.9 kB
  • 10. Árvores de decisão revisitada/3. Árvores de decisão para regressão.srt 10.6 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/3. Probabilidade condicional exemplo 1.srt 10.4 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/8. Introdução ao escalonamento.srt 10.3 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/7. Métricas para regressão.srt 10.1 kB
  • 5. Classificação/4. Tópicos em Multiclasse.srt 9.8 kB
  • 2. Machine Learning Tour/2. kNN - Prós e contras.srt 9.6 kB
  • 2. Machine Learning Tour/1. kNN - Introdução.srt 9.5 kB
  • 2. Machine Learning Tour/5. Random Forest - Prós e contras.srt 8.9 kB
  • 3. Projeto de ML preparando-se para jornada/6. Introdução à regressão.srt 8.6 kB
  • 2. Machine Learning Tour/10. Support Vector Machine - Prós e contras.srt 8.6 kB
  • 4. Projeto offline de ML/13. Teste final e características relevante no Califórnia Housing.srt 8.5 kB
  • 9. Técnicas de Regularização/2. Regressão Ridge.srt 8.1 kB
  • 4. Projeto offline de ML/5. Feature Engineering.srt 7.3 kB
  • 2. Machine Learning Tour/8. Regressão Logística - Prós e Contras.srt 7.0 kB
  • 9. Técnicas de Regularização/3. Regressão Lasso.srt 5.7 kB
  • 8. Método do Gradiente/3. Gradiente Descendente em mini lote.srt 5.6 kB
  • 6. Probabilidades e filtro de spam [Intermediário]/2. Probabilidade condicional.srt 5.4 kB
  • 8. Método do Gradiente/4. Métodos de gradiente e regressão linear tabela Comparativa.srt 5.0 kB
  • 9. Técnicas de Regularização/1. Introdução a regularização.srt 4.8 kB
  • 9. Técnicas de Regularização/5. Early Stop.srt 3.9 kB
  • 9. Técnicas de Regularização/4. Elastic Net.srt 2.6 kB

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