Na Parte 1 desse post (que já publiquei faz um tempão!) eu fiz uma classificação de imagens de dígitos escritos a mão usando o k-nn (algoritmo dos vizinhos mais próximos) usando as informações das imagens sem nenhum tipo de tratamento, isto é, sem nenhum método de preparação. Como foi mostrado, o k-nn só foi capaz de classificar razoavelmente bem com com k = 1 e conseguiu uma acurácia de apenas 78%, algo muito distante do que…
Read MoreMachine Learning
Curso “Pratical Machine Learning” do Coursera
Em mais uma rodada das resenhas de cursos sobre Data Science, desta vez vou apresentar minha avaliação do curso “Pratical Machine Learning“, ou Machine Learning Prático. 1. Sobre o que é o curso? Este é o penúltimo curso da especialização em Data Science do Coursera do Coursera. Já falei sobre o último da sequência aqui nesse blog, o Developing Data Products, mas este é o último onde são apresentados conceitos novos de Data Science. Como o…
Read MoreHandwritten digit recognition – Part1
OBS: There is a version in portuguese. Handwritten digit recognition task was one of first great successes of machine learning methods. Nowadays, the task can be carried out by multiple specialized libraries with very high accuracy (> 97% of correct answers), such that many times, despite of indirectly we use these features in tablets and smartphones, in general we do not know exactly how the method works. Thinking about it, as I worked with this…
Read MoreData Preparation – Part I
The R language provides tools for modeling and visualization, but is still an excellent tool for handling/preparing data. As C++ or python, there is some tricks that bring performance, make the code clean or both, but especially with R these choices can have a huge impact on performance and the “size” of your code. A seasoned R user can manage this effectively, but this can be a headache to a new user. SO, in this…
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