Recapitulação de Exercícios Práticos - Vídeo

  

Recapitulação de Exercícios Práticos

Vídeo Único:

https://youtu.be/tC80Wx0LAs4

Recapitulação de Exercícios Práticos

Arquivo ARFF de Falsificação de Dinheiro

Fonte: Arquivos de amostra do Progrma R

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Trabalhando com Arquivos ARFF - Notes - Excel - Word 

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Arquivo em Excel

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14	214,7	129,7	129,7	7,7	10,9	141,7	0
15	215,1	129,9	129,7	7,7	10,8	141,8	0
16	214,5	129,8	129,8	9,3	8,5	141,6	0
17	214,6	129,9	130,1	8,2	9,8	141,7	0
18	215	129,9	129,7	9	9	141,9	0
19	215,2	129,6	129,6	7,4	11,5	141,5	0
20	214,7	130,2	129,9	8,6	10	141,9	0
21	215	129,9	129,3	8,4	10	141,4	0
22	215,6	130,5	130	8,1	10,3	141,6	0
23	215,3	130,6	130	8,4	10,8	141,5	0
24	215,7	130,2	130	8,7	10	141,6	0
25	215,1	129,7	129,9	7,4	10,8	141,1	0
26	215,3	130,4	130,4	8	11	142,3	0
27	215,5	130,2	130,1	8,9	9,8	142,4	0
28	215,1	130,3	130,3	9,8	9,5	141,9	0
29	215,1	130	130	7,4	10,5	141,8	0
30	214,8	129,7	129,3	8,3	9	142	0
31	215,2	130,1	129,8	7,9	10,7	141,8	0
32	214,8	129,7	129,7	8,6	9,1	142,3	0
33	215	130	129,6	7,7	10,5	140,7	0
34	215,6	130,4	130,1	8,4	10,3	141	0
35	215,9	130,4	130	8,9	10,6	141,4	0
36	214,6	130,2	130,2	9,4	9,7	141,8	0
37	215,5	130,3	130	8,4	9,7	141,8	0
38	215,3	129,9	129,4	7,9	10	142	0
39	215,3	130,3	130,1	8,5	9,3	142,1	0
40	213,9	130,3	129	8,1	9,7	141,3	0
41	214,4	129,8	129,2	8,9	9,4	142,3	0
42	214,8	130,1	129,6	8,8	9,9	140,9	0
43	214,9	129,6	129,4	9,3	9	141,7	0
44	214,9	130,4	129,7	9	9,8	140,9	0
45	214,8	129,4	129,1	8,2	10,2	141	0
46	214,3	129,5	129,4	8,3	10,2	141,8	0
47	214,8	129,9	129,7	8,3	10,2	141,5	0
48	214,8	129,9	129,7	7,3	10,9	142	0
49	214,6	129,7	129,8	7,9	10,3	141,1	0
50	214,5	129	129,6	7,8	9,8	142	0
51	214,6	129,8	129,4	7,2	10	141,3	0
52	215,3	130,6	130	9,5	9,7	141,1	0
53	214,5	130,1	130	7,8	10,9	140,9	0
54	215,4	130,2	130,2	7,6	10,9	141,6	0
55	214,5	129,4	129,5	7,9	10	141,4	0
56	215,2	129,7	129,4	9,2	9,4	142	0
57	215,7	130	129,4	9,2	10,4	141,2	0
58	215	129,6	129,4	8,8	9	141,1	0
59	215,1	130,1	129,9	7,9	11	141,3	0
60	215,1	130	129,8	8,2	10,3	141,4	0
61	215,1	129,6	129,3	8,3	9,9	141,6	0
62	215,3	129,7	129,4	7,5	10,5	141,5	0
63	215,4	129,8	129,4	8	10,6	141,5	0
64	214,5	130	129,5	8	10,8	141,4	0
65	215	130	129,8	8,6	10,6	141,5	0
66	215,2	130,6	130	8,8	10,6	140,8	0
67	214,6	129,5	129,2	7,7	10,3	141,3	0
68	214,8	129,7	129,3	9,1	9,5	141,5	0
69	215,1	129,6	129,8	8,6	9,8	141,8	0
70	214,9	130,2	130,2	8	11,2	139,6	0
71	213,8	129,8	129,5	8,4	11,1	140,9	0
72	215,2	129,9	129,5	8,2	10,3	141,4	0
73	215	129,6	130,2	8,7	10	141,2	0
74	214,4	129,9	129,6	7,5	10,5	141,8	0
75	215,2	129,9	129,7	7,2	10,6	142,1	0
76	214,1	129,6	129,3	7,6	10,7	141,7	0
77	214,9	129,9	130,1	8,8	10	141,2	0
78	214,6	129,8	129,4	7,4	10,6	141	0
79	215,2	130,5	129,8	7,9	10,9	140,9	0
80	214,6	129,9	129,4	7,9	10	141,8	0
81	215,1	129,7	129,7	8,6	10,3	140,6	0
82	214,9	129,8	129,6	7,5	10,3	141	0
83	215,2	129,7	129,1	9	9,7	141,9	0
84	215,2	130,1	129,9	7,9	10,8	141,3	0
85	215,4	130,7	130,2	9	11,1	141,2	0
86	215,1	129,9	129,6	8,9	10,2	141,5	0
87	215,2	129,9	129,7	8,7	9,5	141,6	0
88	215	129,6	129,2	8,4	10,2	142,1	0
89	214,9	130,3	129,9	7,4	11,2	141,5	0
90	215	129,9	129,7	8	10,5	142	0
91	214,7	129,7	129,3	8,6	9,6	141,6	0
92	215,4	130	129,9	8,5	9,7	141,4	0
93	214,9	129,4	129,5	8,2	9,9	141,5	0
94	214,5	129,5	129,3	7,4	10,7	141,5	0
95	214,7	129,6	129,5	8,3	10	142	0
96	215,6	129,9	129,9	9	9,5	141,7	0
97	215	130,4	130,3	9,1	10,2	141,1	0
98	214,4	129,7	129,5	8	10,3	141,2	0
99	215,1	130	129,8	9,1	10,2	141,5	0
100	214,7	130	129,4	7,8	10	141,2	0
101	214,4	130,1	130,3	9,7	11,7	139,8	1
102	214,9	130,5	130,2	11	11,5	139,5	1
103	214,9	130,3	130,1	8,7	11,7	140,2	1
104	215	130,4	130,6	9,9	10,9	140,3	1
105	214,7	130,2	130,3	11,8	10,9	139,7	1
106	215	130,2	130,2	10,6	10,7	139,9	1
107	215,3	130,3	130,1	9,3	12,1	140,2	1
108	214,8	130,1	130,4	9,8	11,5	139,9	1
109	215	130,2	129,9	10	11,9	139,4	1
110	215,2	130,6	130,8	10,4	11,2	140,3	1
111	215,2	130,4	130,3	8	11,5	139,2	1
112	215,1	130,5	130,3	10,6	11,5	140,1	1
113	215,4	130,7	131,1	9,7	11,8	140,6	1
114	214,9	130,4	129,9	11,4	11	139,9	1
115	215,1	130,3	130	10,6	10,8	139,7	1
116	215,5	130,4	130	8,2	11,2	139,2	1
117	214,7	130,6	130,1	11,8	10,5	139,8	1
118	214,7	130,4	130,1	12,1	10,4	139,9	1
119	214,8	130,5	130,2	11	11	140	1
120	214,4	130,2	129,9	10,1	12	139,2	1
121	214,8	130,3	130,4	10,1	12,1	139,6	1
122	215,1	130,6	130,3	12,3	10,2	139,6	1
123	215,3	130,8	131,1	11,6	10,6	140,2	1
124	215,1	130,7	130,4	10,5	11,2	139,7	1
125	214,7	130,5	130,5	9,9	10,3	140,1	1
126	214,9	130	130,3	10,2	11,4	139,6	1
127	215	130,4	130,4	9,4	11,6	140,2	1
128	215,5	130,7	130,3	10,2	11,8	140	1
129	215,1	130,2	130,2	10,1	11,3	140,3	1
130	214,5	130,2	130,6	9,8	12,1	139,9	1
131	214,3	130,2	130	10,7	10,5	139,8	1
132	214,5	130,2	129,8	12,3	11,2	139,2	1
133	214,9	130,5	130,2	10,6	11,5	139,9	1
134	214,6	130,2	130,4	10,5	11,8	139,7	1
135	214,2	130	130,2	11	11,2	139,5	1
136	214,8	130,1	130,1	11,9	11,1	139,5	1
137	214,6	129,8	130,2	10,7	11,1	139,4	1
138	214,9	130,7	130,3	9,3	11,2	138,3	1
139	214,6	130,4	130,4	11,3	10,8	139,8	1
140	214,5	130,5	130,2	11,8	10,2	139,6	1
141	214,8	130,2	130,3	10	11,9	139,3	1
142	214,7	130	129,4	10,2	11	139,2	1
143	214,6	130,2	130,4	11,2	10,7	139,9	1
144	215	130,5	130,4	10,6	11,1	139,9	1
145	214,5	129,8	129,8	11,4	10	139,3	1
146	214,9	130,6	130,4	11,9	10,5	139,8	1
147	215	130,5	130,4	11,4	10,7	139,9	1
148	215,3	130,6	130,3	9,3	11,3	138,1	1
149	214,7	130,2	130,1	10,7	11	139,4	1
150	214,9	129,9	130	9,9	12,3	139,4	1
151	214,9	130,3	129,9	11,9	10,6	139,8	1
152	214,6	129,9	129,7	11,9	10,1	139	1
153	214,6	129,7	129,3	10,4	11	139,3	1
154	214,5	130,1	130,1	12,1	10,3	139,4	1
155	214,5	130,3	130	11	11,5	139,5	1
156	215,1	130	130,3	11,6	10,5	139,7	1
157	214,2	129,7	129,6	10,3	11,4	139,5	1
158	214,4	130,1	130	11,3	10,7	139,2	1
159	214,8	130,4	130,6	12,5	10	139,3	1
160	214,6	130,6	130,1	8,1	12,1	137,9	1
161	215,6	130,1	129,7	7,4	12,2	138,4	1
162	214,9	130,5	130,1	9,9	10,2	138,1	1
163	214,6	130,1	130	11,5	10,6	139,5	1
164	214,7	130,1	130,2	11,6	10,9	139,1	1
165	214,3	130,3	130	11,4	10,5	139,8	1
166	215,1	130,3	130,6	10,3	12	139,7	1
167	216,3	130,7	130,4	10	10,1	138,8	1
168	215,6	130,4	130,1	9,6	11,2	138,6	1
169	214,8	129,9	129,8	9,6	12	139,6	1
170	214,9	130	129,9	11,4	10,9	139,7	1
171	213,9	130,7	130,5	8,7	11,5	137,8	1
172	214,2	130,6	130,4	12	10,2	139,6	1
173	214,8	130,5	130,3	11,8	10,5	139,4	1
174	214,8	129,6	130	10,4	11,6	139,2	1
175	214,8	130,1	130	11,4	10,5	139,6	1
176	214,9	130,4	130,2	11,9	10,7	139	1
177	214,3	130,1	130,1	11,6	10,5	139,7	1
178	214,5	130,4	130	9,9	12	139,6	1
179	214,8	130,5	130,3	10,2	12,1	139,1	1
180	214,5	130,2	130,4	8,2	11,8	137,8	1
181	215	130,4	130,1	11,4	10,7	139,1	1
182	214,8	130,6	130,6	8	11,4	138,7	1
183	215	130,5	130,1	11	11,4	139,3	1
184	214,6	130,5	130,4	10,1	11,4	139,3	1
185	214,7	130,2	130,1	10,7	11,1	139,5	1
186	214,7	130,4	130	11,5	10,7	139,4	1
187	214,5	130,4	130	8	12,2	138,5	1
188	214,8	130	129,7	11,4	10,6	139,2	1
189	214,8	129,9	130,2	9,6	11,9	139,4	1
190	214,6	130,3	130,2	12,7	9,1	139,2	1
191	215,1	130,2	129,8	10,2	12	139,4	1
192	215,4	130,5	130,6	8,8	11	138,6	1
193	214,7	130,3	130,2	10,8	11,1	139,2	1
194	215	130,5	130,3	9,6	11	138,5	1
195	214,9	130,3	130,5	11,6	10,6	139,8	1
196	215	130,4	130,3	9,9	12,1	139,6	1
197	215,1	130,3	129,9	10,3	11,5	139,7	1
198	214,8	130,3	130,4	10,6	11,1	140	1
199	214,7	130,7	130,8	11,2	11,2	139,4	1
200	214,3	129,9	129,9	10,2	11,5	139,6	1

Gerar uma variável ruído e testar 

(transparência)

Machine Learning Supervisionado para Previsão

Preço dos Imoveis

Arquivo Weka com Dados Simulados Computacionalmente - Aplificar Tamanaho da Amostra (Monte Carlo - Bootstraping - 

Jackknife etc.)

Para Weka não acusar Erro, por poucas linhas no arquivo de dados

@RELATION Precifica

@ATTRIBUTE Tam_Cas REAL

@ATTRIBUTE Tam_Terre REAL

@ATTRIBUTE Quartos REAL

@ATTRIBUTE Granito REAL

@ATTRIBUTE Banh_Refor REAL

@ATTRIBUTE Preco REAL

@DATA

3529,9191,6,0,0,205

3247,10061,5,1,1,224.9

4032,10150,5,0,1,197.9

2397,14156,4,1,0,189.9

2200,9600,4,0,1,195

3536,19994,6,1,1,325

2983,9365,5,0,1,230

3388,9626,6,0,0,214.95

3639.5,10105.5,5,1,1,211.4

3214.5,12153,5,0,1,193.9

2298.5,11878,4,1,0,192.45

2868,14797,4,0,1,260

3259.5,14679.5,6,1,1,277.5

Mayara Pardi Ikeda

21:54

8.6159 * TamanhoLote + 19842.4386 * Quartos + 24927.7258 * BanheiroReformado + 4754.3438

Robson Campos de Lima

22:00

PrecoVenda = -26.6882 * TamanhoCasa + 7.0551 * TamanhoLote + 43166.0767 * Quartos + 42292.0901 * BanheiroReformado + -21661.1208

Machine Learning Não Supervicionado - Cluster Analysis

data  pessoas;

input cat $ imc corr kcal;

cards;

AT 20.475 217.4 12400

PR 25.175 10.2 10650

SE  25.575 11.7 10800

SEM 23.05 66.4 11800

;

proc cluster data=pessoas outtree = arvore method = average;

var imc corr kcal;

id cat;

run;

PROC TREE DATA = arvore;

RUN;