Fixes grades.

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......@@ -5,6 +5,18 @@ output:
toc: false
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<div class="alert alert-danger" style="font-size:120%; font-weight: normal;">
<center>
<strong>ATENÇÃO!</strong><br><br>
O <strong>EXAME FINAL</strong> de Machine Learning será no
dia 14 de Dezembro, das 19h às 20h30, na sala Multimídia.
</center>
</div>
```{r, include = FALSE}
#-----------------------------------------------------------------------
# Pacotes.
......@@ -50,7 +62,8 @@ my_match <- function(x, y, min.match = 2) {
j <- sapply(ys,
FUN = function(z) {
u <- c(adist(z, xs[[i]]))
(sum(u == 0) >= min.match)
m <- (sum(u == 0) >= min.match)
return(m)
})
if (any(j)) {
a <- adist(y[j], x[i])
......@@ -64,6 +77,10 @@ my_match(c("Walmes Zeviani", "Ronald Fisher"),
c("Fisher", "Walmes"),
min.match = 1)
# my_match(x = "MARIA TEREZA N. DE OLIVEIRA",
# y = c("MARIA HELENA SANTOS DE OLIVEIRA",
# "MARIA TEREZA NEVES DE OLIVEIRA SILVA"))
#-----------------------------------------------------------------------
# Matrícula.
......@@ -115,6 +132,10 @@ nt <- nt %>%
unite(col = "nome", nome, sobrenome, sep = " ")
str(nt)
# FIXME! Nome das duas "Marias" é muito parecido.
nt$nome[grep("maria tereza", nt$nome, ignore.case = TRUE)] <-
"MARIA TEREZA NEVES DE OLIVEIRA SILVA"
# sort(toupper(nt$nome))
# dput(names(nt))
......@@ -224,11 +245,15 @@ ntst <- ntst %>%
nt <- ntst
# View(nt)
#-----------------------------------------------------------------------
# Pareamento do GRR para colocar na tabela.
str(nt)
str(mat)
# Faz o pareamento dos nomes.
a <- my_match(x = nt$nome, mat$nome)
a <- my_match(x = nt$nome, y = mat$nome)
# View(a)
str(a)
......
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