Machine Learning

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um conjunto de algoritmos que permitem que computadores possam tomar decisões baseados em dados, ao invés de serem explicitamente programados para realizar alguma tarefa específica.

Abaixo uma lista de algoritmos utilizados em Machine Learning.

Algoritmos de Regressão

  1. Regressão Linear Simples (Simple Linear Regression)
  2. Regressão Linear Múltipla (Multiple Linear Regression)
  3. Regressão Polinomial (Polynomial Regression)
  4. Support Vector Regression – SVR
  5. Decision Tree Regression
  6. Random Forest Regression

Algoritmos de Classificação

  1. Logistic Regression
  2. K-Nearest Neighbors (K-NN)
  3. Support Vector Machine (SVM)
  4. Kernel SVM
  5. Naive Bayes
  6. Decision Tree Classification
  7. Random Forest Classification

Algoritmos de Agrupamento (Clustering)

  1. K-Means Clustering
  2. Hierarchical Clustering

mongolite

mongolite é uma biblioteca do R que atua como conector para o banco de dados MongoDB.

Referências do site

Acesse a categoria mongolite para visualizar os posts do blog nos quais já utilizamos a biblioteca.

Hello World

Uma exemplo básico de consulta ao banco de dados MongoDB com mongolite:

install.packages("mongolite")

library(mongolite)

#conexão do MongoDB
m <- mongo(collection="Pedidos", url="mongodb://localhost:27017, db="Database")

m$find(query =
 '{"EmissionDate": {
     "$gte": new ISODate("2018-09-01"),
     "$lt": new ISODate("2018-10-01")
   }
  }'
)