Technology

Aprendizado De Máquina Aplicado A Sistemas De Recomendação Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices

Try for $0.00 Get for $7

Length1h 25m

About this audiobook

A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Sistema de Recomendação, utilizando Python como ferramenta de programação. Sistemas de Recomendação são aplicações fundamentais em diversas áreas, como e-commerce, streaming de conteúdo e redes sociais, desempenhando um papel essencial na personalização de experiências para os usuários. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos dos sistemas de recomendação quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções reais e eficientes, proporcionando uma base sólida para o desenvolvimento de aplicações personalizadas.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 25 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateDec 6, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – Sistemas de Recomendação

5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

Show all chapters

6constantes. Acompanhe um exemplo.

7posteriormente.

8Observe abaixo um exemplo para testarmos os operadores

9relacionais:

10valor:

11Podemos também apresentar individualmente os caracteres

12uma string.

13teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

14comando.

15seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

16print(x)

17Função count()

18diferença, união, interseção e diferença simétrica.

19deste script para o Python, digitando:

20seguintes funções:

21>>> cos(pi)

22A seguir exemplos com números complexos.

23conforme ilustra o próximo exemplo.

24exemplo:

25O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

261 x

27Capítulo IV

28x.append(aux) y.append(1/(1+pow(e,-aux))) aux=aux+0.1 matplotlib.pyplot.plot(x,y) matplotlib.pyplot.xlabel('x') matplotlib.pyplot.ylabel('y') matplotlib.pyplot.show()

29Capítulo VI

30Sistemas de Recomendação

31O próximo passo é calcular as recomendações com base nas médias