Regressao

Solução Final - ML Olympiad [2º lugar]

Solução que alcançou o 2º lugar na ML Olympiad do Kaggle: análise exploratória em R, feature engineering e modelagem com CatBoost para prever qualidade educacional.

Fellipe Gomes

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Resultado do 2º lugar na ML Olympiad do Kaggle com pipeline de CatBoost <p>No final de Janeiro desde ano (2022) o <a href="https://www.meetup.com/TensorFlowSP/events/284607061/">TFUG - TensorFlow Users Group de São Paulo</a> lançou uma competição no Kaggle para prever as notas do enem que tem relação com um dos 17 tópicos de Desenvolvimento Sustentável das Nações Unidas - <em>Educação de Qualidade</em>.</p>

Como automatizar relatórios longos e repetitivos com RMarkdown

Veja como fazer um relatório estatístico "extenso e repetitivo" sem utilizar copiar e colar nenhuma vez

Fellipe Gomes

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Fluxo de automação de relatórios estatísticos com RMarkdown e loops programáticos <p>Uma tarefa comum no dia a dia de um estatístico (ou cientista de dados) é a elaboração de relatórios para passsar ao restante da equipe e/ou tomadores de decisão os resultados encontrados e muitas vezes essa tarefa pode parecer desgastante quando os relatórios são muitos extensos e repetitivos.</p>

Modelo Bayesiano do Zero

Um pouco sobre as duas grandes escolas de inferência, contas e implementação de um modelo linear bayesiano na mão para dados simulados e para dados reais

Fellipe Gomes

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Comparação entre ajuste de modelo linear clássico e bayesiano com distribuições a posteriori <p>Através da modelagem estatística é possível tomar decisões sobre diversos assuntos de interesse como por exemplo na análise de risco de crédito, previsões de quantidade de chuva em um dado local, estimativas de erros ou falhas de um novo produto ou serviço além de diversas áreas como na Educação, Economia, nas Ciências Sociais, Saúde etc.</p>
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