Aprendizado De Máquina Semi-supervisionado Programado Em Python
By Vitor Amadeu Souza
Length1h 25m
About this audiobook
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial utilizando técnicas de Aprendizado Semi-Supervisionado, com Python como ferramenta de programação. O aprendizado semi-supervisionado é amplamente utilizado em diversas áreas, como aprendizado de máquina, análise preditiva e sistemas de recomendação, sendo uma abordagem poderosa para lidar com conjuntos de dados onde apenas uma parte das amostras é rotulada. Essa técnica combina os benefícios do aprendizado supervisionado e não supervisionado, proporcionando soluções robustas e eficientes, especialmente em contextos onde a obtenção de rótulos é custosa ou limitada. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos práticos são apresentados, abordando tanto os fundamentos teóricos do aprendizado semi-supervisionado quanto a programação em Python.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 25 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateDec 8, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Aprendizado semi-supervisionado
5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
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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
30Primeiramente, o código gera um conjunto de dados sintético com
31Após essa preparação, um modelo inicial é treinado utilizando
32Após essa divisão, o código imprime a quantidade de dados
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