Desvendando o classificador Naive Bayes

Em problemas de classificação queremos encontrar a hipótese “h” para um determinada observação “o”, ou seja, queremos definir/prever uma classe para um dada observação. Uma maneira de se fazer isso é analisando o histórico dos dados e assim calcular a probabilidade para a hipótese “h”. Essa é a ideia básica por trás do teorema de Bayes.

Simple linear regression from scratch

Okay, I know that real problems usually aren’t linear nor simple. However, looking into linear regression model it’s a nice way to figure out what’s going on inside regression models in general. This is a mandatory knowledge for every data scientist and can help you to solve real challenges, as well.

Implementing clustering from scratch

Hi everyone! In this tutorial we are going to perform (step by step) a clustering algorithm. K-Means is the most known and probably the most used clustering algorithm, so we are going to implement it from scratch.