Conceitos

Monty hall e diagramas de influência

Por Julio em 09/09/2018

O problema de Monty Hall é talvez o mais eloquente exemplo de como a probabilidade pode confundir a mente humana. Esse problema desafiou a comunidade científica no final do século XX e chegou até a ser considerado um paradoxo. Nesse post mostramos uma solução simples e elegante para o problema usando diagramas de influência e o pacote bnlearn.

Modelos beseados em árvores são imunes à multicolinearidade?

Por Athos , Julio em 22/05/2018

Modelos baseados em árvores como árvores de decisão, random forest, ligthGBM e xgboost são conhecidos, dentre outras qualidades, pela sua robustês diante do problema de multicolinearidade. Esse post mostra que isso não é totalmente verdade.

O Fluxo do Web Scraping

Por Caio em 18/02/2018

Uma discussão com exemplos sobre o fluxo do web scraping, o passo-a-passo que delimita as fases da criação de um web scraper.

Comportamentos imprevisíveis do lubridate

Por Fernando em 02/09/2017

R é uma linguagem maravilhosa. Ela possibilita uma ampla gama de aplicações interessantes. O seu maior trunfo está no rico ecossistema de pacotes, que são desenvolvidos e mantidos pela comunidade, sempre criativa na hora de lidar com os problemas. Entretanto, toda essa facilidade cobra um preço. Neste post vamos aprender que às vezes os programas não fazem exatamente o que estão dizendo que fazem.

Mínimos quadrados com restrições lineares

Por Fernando em 07/08/2017

Às vezes a solução do seu problema está a um peteleco de uma regressão de mínimos quadrados. Neste post vamos implementar uma minimização de soma de quadrados quando os coeficientes da regressão são restritos linearmente.

Regressão Logística em: a menor deep learning do mundo

Por Athos em 29/07/2017

Deep learning é uma grande novidade, mas há muitos mitos em sua volta que acaba espantando pessoas que poderiam usufruir e contribuir para a comunidade de analista de dados. Esse post tem o intuito de abrir um pouquinho a caixa preta para quebrar algumas dessas fábulas.

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