Sistemas de Recomendação com Apriori (Prática com Python) - Machine Learning 23.2

Sobre esta lección

Nesse vídeo eu apresento a prática por trás da implementação do algoritmo Apriori. Aqui, eu utilizo uma base de dados de transações de um supermercado e descubro as relações associativas mais relevantes estatisticamente entre produtos (quem compra pão, compra manteira, por exemplo). Todo o passo a passo da implementação é explicado e o código-fonte está aqui na descrição. Minutagem: 00:00 - Apresentação do Vídeo 00:38 - Base de dados Usada e Limpeza dos Dados 11:30 - Obter Lista das Transações 25:08 - Codificação de Lista de Transações usando One Hot Encoding 35:31 - Uso do Algoritmo Apriori 52:59 - Encerramento Código-fonte do exemplo: https://github.com/lucaslattari/MachineLearningSeries/tree/master/Ep%2023 Base de dados usada: https://www.kaggle.com/irfanasrullah/groceries Texto em que falo de Expressões Lambda: https://universodiscreto.com/2020/08/11/expressoes-lambda-em-python-wtf/ Links usados para esse vídeo: https://www.geeksforgeeks.org/implementing-apriori-algorithm-in-python/ https://datascience.stackexchange.com/questions/16769/best-frequent-itemset-package-in-python http://rasbt.github.io/mlxtend/user_guide/frequent_patterns/apriori/ Seja membro deste canal: https://www.youtube.com/channel/UCEn6kONg6EC_Ylh0RlInsMw/join Meu Twitter: http://twitter.com/1iversoDiscreto Blog do Canal: https://universodiscreto.com Grupo no Telegram pros inscritos do canal: https://t.me/joinchat/FT23REfCj9SWm0wZ1TE28w