Rápida descrição do objetivo de fazer esse projeto
| 🪧 Vitrine | |
|---|---|
| ✨ Nome | **Recomendador de músicas pelo spotify usando Machine Learning |
| 🏷️ Tecnologias | Python, API spotify (tecnologias utilizadas) |
| 🚀 URL | https://github.com/JanathanPlanas/Machine-Learning/blob/main/Data%20Science%20Project%20End%20to%20End/2%C2%BA%20Checkpoint%20_%20ML/Recomendador_de_musicas.ipynb |
| 🔥 Desafio | https://github.com/JanathanPlanas/Machine-Learning/blob/main/Data%20Science%20Project%20End%20to%20End/2%C2%BA%20Checkpoint%20_%20ML/Recomendador_de_musicas.ipynb |
/i.s3.glbimg.com/v1/AUTH_08fbf48bc0524877943fe86e43087e7a/internal_photos/bs/2020/P/a/zd62KDQNysoA00airT1w/passo-1.jpg)
Com ajuda de Machine Learning ,construirei um recomendador de músicas analisando os dados do spotify.
- Usaremos critérios e características das músicas para entende-las suas divisões por meio de K-Means
- Os aplicativos de música tem um sistema de recomendação que mantém o tipo de música do ouvinte
- A mesma lógica pode ser implementada para vídeos de recomendações no Youtube baseado em seu histórico
On this package, you will found a whole on progress and continous updating codes, photos, graphs and tests exploring library, dataset, packages. Method's : --Random Forest -- Decision Tree -- Linear Regression Auxiliary Packages to manipulation : -- Numpy -- Matplolib.pyplot --Seaborn -- Lux -- Pandas
DATASETS : tips.csv titanic.csv
mpg.csv penguins.csv planets.csv taxis.csv
divorce.csv
share-of-women-married-or-in-a-union.csv
Videogame_Sales.csv
anagrams.csv
anscombe.csv
attention.csv
brain_networks.csv
car_crashes.csv
diamonds.csv
[Uploading dots.csv…](exercise.csv
flights.csv
fmri.csv
gammas.csv
geyser.csv
iris.csv
