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Aprendizagem de máquina nos dados de transparência do governo brasileiro

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Visualização

Para apenas visualizar um arquivo, basta clicar em seu nome a partir da página do projeto no GitHub, mas não na versão mobile (o GitHub exibirá apenas o código fonte na versão para celular). Confira o que há em cada arquivo:

  • Outliers.ipynb: detecção de pontos fora da curva nos gastos da cota para o exercício da atividade parlamentar.

Instalação

Usaremos virtualenv para instalar pacotes Python na versão adequada dentro da pasta venv.

Requisitos

  • Python 3.5.2 ou mais recente (não testado com versões anteriores)

Para instalar os demais requisitos, primeiro crie e ative o ambiente desta pasta. Em Linux, execute:

pyvenv venv
source venv/bin/activate

Para Windows:

pyvenv venv
venv\Scripts\activate.bat

Atualize os pacotes básicos:

pip install --upgrade pip setuptools

Por fim, instale os demais requisitos:

pip install -r requisitos.txt --upgrade

Executando

Caso ainda não tenha ativado o virtualenv na janela atual, ative-o:

# Para Linux
source venv/bin/activate
REM Para Windows
venv\Scripts\activate.bat

Depois, execute jupyter notebook e uma página abrirá no seu navegador. Clique no arquivo *.ipynb desejado para visualizá-lo. Para executar o código e calcular os resultados novamente, vá em Cell, clique em Run all e aguarde.

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