A comprehensive collection of Machine Learning, Statistics, and Mathematical Modeling studies using Python. This repository showcases practical implementations of statistical concepts, mathematical foundations, and machine learning algorithms essential for data science applications.
Machine-Learning-Statistics-Studies/
│
├── 01_Fundamentals/ # Python, Pandas, and Statistical Basics
│ ├── Python_for_Data_Science/ # Python fundamentals for DS
│ ├── Pandas/ # Data manipulation with Pandas
│ └── Statistics/ # Basic statistical concepts
│
├── 02_Mathematics/ # Mathematical Foundations
│ ├── Calculus/ # Limits, derivatives, and ML calculus
│ └── Statistics/ # Probability, sampling, and analysis
│
├── 03_Machine_Learning/ # Classical ML Algorithms
│ ├── Classification/ # Classification algorithms (Scikit-learn)
│ ├── Decision_Trees/ # Decision tree implementations
│ └── Regression/ # Linear regression models
│
├── 04_Deep_Learning/ # Neural Networks
│ └── Activation_Functions/ # ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
│ ├── exercises/ # Practice exercises
│ └── summaries/ # Theory summaries
│
├── 05_Statistical_Analysis/ # Advanced Statistical Methods
│ ├── Hypothesis_Testing/ # Statistical hypothesis testing
│ └── Regression_Analysis/ # Correlation and advanced regression
│
└── 06_Projects/ # Complete Projects
└── Medical_Costs_Regression/ # Medical costs prediction project
- Python for Data Science basics
- Pandas data manipulation and analysis
- Descriptive and frequency statistics
- Calculus for Machine Learning (limits, derivatives)
- Probability theory and sampling techniques
- Experimental design and data analysis
- Classification: Scikit-learn implementations
- Decision Trees: Tree-based algorithms
- Regression: Linear and multivariate models
- Activation functions (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax)
- Implementation and mathematical analysis
- Comprehensive exercises and summaries
- Hypothesis testing methodologies
- Correlation and regression analysis
- Advanced regression techniques
- Predictive modeling
- Medical Costs Regression: Complete regression analysis project predicting medical costs using multiple regression techniques
| Category | Tools |
|---|---|
| Language | Python 3.x |
| Environment | Jupyter Notebook |
| Data Manipulation | Pandas, NumPy |
| Visualization | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Machine Learning | Scikit-learn |
| Statistics | SciPy, Statsmodels |
- Statistical Analysis: Proficiency in descriptive and inferential statistics
- Mathematical Modeling: Calculus and linear algebra for ML
- Data Visualization: Creating insightful and professional visualizations
- Machine Learning: Implementation of classification, regression, and tree-based models
- Deep Learning Foundations: Understanding neural network components
- Hypothesis Testing: Statistical validation and decision-making
- Project Development: End-to-end ML project implementation
# Clone the repository
git clone https://github.com/yourusername/Machine-Learning-Statistics-Studies.git
# Navigate to the directory
cd Machine-Learning-Statistics-Studies
# Install dependencies
pip install -r requirements.txt
# Launch Jupyter Notebook
jupyter notebookThis project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.
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Uma coleção abrangente de estudos em Machine Learning, Estatística e Modelagem Matemática usando Python. Este repositório apresenta implementações práticas de conceitos estatísticos, fundamentos matemáticos e algoritmos de machine learning essenciais para aplicações em ciência de dados.
Machine-Learning-Statistics-Studies/
│
├── 01_Fundamentals/ # Python, Pandas e Estatística Básica
│ ├── Python_for_Data_Science/ # Fundamentos de Python para DS
│ ├── Pandas/ # Manipulação de dados com Pandas
│ └── Statistics/ # Conceitos estatísticos básicos
│
├── 02_Mathematics/ # Fundamentos Matemáticos
│ ├── Calculus/ # Limites, derivadas e cálculo para ML
│ └── Statistics/ # Probabilidade, amostragem e análise
│
├── 03_Machine_Learning/ # Algoritmos Clássicos de ML
│ ├── Classification/ # Algoritmos de classificação (Scikit-learn)
│ ├── Decision_Trees/ # Implementações de árvores de decisão
│ └── Regression/ # Modelos de regressão linear
│
├── 04_Deep_Learning/ # Redes Neurais
│ └── Activation_Functions/ # ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax
│ ├── exercises/ # Exercícios práticos
│ └── summaries/ # Resumos teóricos
│
├── 05_Statistical_Analysis/ # Métodos Estatísticos Avançados
│ ├── Hypothesis_Testing/ # Testes de hipóteses estatísticas
│ └── Regression_Analysis/ # Correlação e regressão avançada
│
└── 06_Projects/ # Projetos Completos
└── Medical_Costs_Regression/ # Projeto de predição de custos médicos
- Introdução ao Python para Ciência de Dados
- Manipulação e análise de dados com Pandas
- Estatística descritiva e de frequências
- Cálculo para Machine Learning (limites, derivadas)
- Teoria de probabilidade e técnicas de amostragem
- Desenho experimental e análise de dados
- Classificação: Implementações com Scikit-learn
- Árvores de Decisão: Algoritmos baseados em árvores
- Regressão: Modelos lineares e multivariados
- Funções de ativação (ReLU, Sigmoid, Tanh, Softmax)
- Implementação e análise matemática
- Exercícios e resumos completos
- Metodologias de testes de hipóteses
- Análise de correlação e regressão
- Técnicas avançadas de regressão
- Modelagem preditiva
- Regressão de Custos Médicos: Projeto completo de análise de regressão para predição de custos médicos usando múltiplas técnicas de regressão
| Categoria | Ferramentas |
|---|---|
| Linguagem | Python 3.x |
| Ambiente | Jupyter Notebook |
| Manipulação de Dados | Pandas, NumPy |
| Visualização | Matplotlib, Seaborn, Plotly |
| Machine Learning | Scikit-learn |
| Estatística | SciPy, Statsmodels |
- Análise Estatística: Proficiência em estatística descritiva e inferencial
- Modelagem Matemática: Cálculo e álgebra linear para ML
- Visualização de Dados: Criação de visualizações profissionais e informativas
- Machine Learning: Implementação de modelos de classificação, regressão e árvores
- Fundamentos de Deep Learning: Compreensão de componentes de redes neurais
- Testes de Hipóteses: Validação estatística e tomada de decisão
- Desenvolvimento de Projetos: Implementação completa de projetos de ML
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