lattaro Goto Github PK
Name: Alex Lattaro
Type: User
Company: Unicamp
Bio: Mestre em IA pela Unicamp, formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo IFSP. Meu foco de estudo é Data Science e IA.
Twitter: Alex_Lattaro
Location: Campinas
Name: Alex Lattaro
Type: User
Company: Unicamp
Bio: Mestre em IA pela Unicamp, formado em Análise e Desenvolvimento de Sistemas pelo IFSP. Meu foco de estudo é Data Science e IA.
Twitter: Alex_Lattaro
Location: Campinas
Um método que recebe dois parâmetros, o primeiro contém uma lista com títulos de artigos e o segundo contendo as palavras chaves. A função retorna quais títulos tem relação com as palavras chaves
Utilização de algoritmo de árvore de decisão para classificar o dataset Wine da UCI Repository of Machine Learning.
O script recebe a altura e a largura do usuário e desenha um retângulo na tela.
O script recebe a altura e a largura do usuários e desenha um retângulo (somente as bordas)
Dados dois pontos cartesianos o script calcula a distância entre eles e informa se é perto ou longe de acordo com o seguinte parâmetro: perto < 10.
Utilizando a entropia de shannon para criar uma população inicial otimizada para uso em algoritmo genético
Dados os parâmetros a,b,c o script calcula as raízes da equação.
Dado um número N o script calcula seu fatorial
Algoritmo de feature importance, utilizando random forest, com data view em barras
Uma função para calcular se o número é divisível por 3, 5 ou por ambos.
Funções matemáticas: regressão linear, regressão logística, tercil
Algoritmo genético para simulação de filtro óptico
Chatbot da copa do mundo, escrito em python, utilizando a biblioteca chatterbot
Deep learning para identificação de imagens do banco cifar10 do Keras
An Introduction to Statistical Learning (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): Python code
No jogo do NIM n peças são inicialmente dispostas numa mesa ou tabuleiro. Dois jogadores jogam alternadamente, retirando pelo menos 1 e no máximo m peças cada um. Quem tirar as últimas peças possíveis ganha o jogo. Este script foi desenvolvido com o intuito do computador sempre ganhar do usuário.
Um script com uma série de comandos da biblioteca Pandas comentados. Descibre, median, value_counts, sample, mode, loc, iloc, at, iat, datetime e alguns gráficos plotados com a biblioteca matplotlib.
Um script com uma série de comandos da biblioteca Pandas comentados. Describe, median, histogramas e outros gráficos plotados com a biblioteca seaborn, groupby, barplot, gráficos de linhas, gráficos de variáveis continuas, gráficos com esquemas de cores, cálculo de correlação com o método corr(), ordenador de índices, ordenador de colunas, e categories.
Comparação de performance dos Árvore de decisão, Naïve Bayes, k-nn no dataset Liver Disorder. Tambem foi aplicada uma tecnica de Ensemble via voto majoritário para melhorar a perromance final. Ademais, foi utilizada uma técnica de subamostragem aleatória sem utilização do k-fold.
Aplicação de uma MLP (Multi Layer Perceptron) no dataset Liver Disorder. Foi utilizada uma técnica de subamostragem aleatória sem utilização do k-fold.
Dado um número X o programa encontra o maior número primo anterior a ele.
Ete script é uma sequência de códigos comentada, explicando como manipular dados utilizando a biblioteca pandas.
Este script contém uma série de comandos que fazem a manipulação, laitura e geram gráficos por meio da biblioteca pandas e matplotlib. Como é um script para estudos, todas as linhas estão comentadas explicando o que está sendo feito. Algumas linhas de códigos estão comentadas para que apenas aluns gráficos sejam executados, caso tenham interesse em ver os gráficos das comentadas, basta retirar o #.
O obejtivo deste código é encontrar uma correlação existente entre usuários que cursam uma determinada grade curricular e sua nota no EAD. Este código foi desenvolvido em cima de um banco de dados (.xlsx). O BD foi transformado em .CSV e então algumas limpezas/organizações foram feitas. Também foram realizados agrupamentos junto com médias simples para que as informações se tornassem mais visíveis. Por fim, foram aplicadas técnicas estatísticas de correlação de Spearman e Pearson.
Dado um valor N e um valo K o script calcular o número binomial N/K
Dado um número natural X o script traz X números ímpares naturais
Dado um número natural o script retorna se existe algum número igual em sequência.
Verifica se o número é par
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