
Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Gbc Programado Em Python
By Vitor Amadeu SouzaLength1h 29m
About this audiobook
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando Gradient Boosting Classifier (GBC), aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar esse algoritmo de aprendizado supervisionado para resolver problemas de classificação. Em particular, abordamos um exemplo prático de classificação de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o algoritmo GBC pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 29 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 16, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – GBC
5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
Show all chaptersShow less
6Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
7constantes. Acompanhe um exemplo.
8Podemos também apresentar individualmente os caracteres
9a 10”. Verifique que o esperado ocorreu, executando neste caso o
10comando.
11seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.
12print(x)
13Note pelo exemplo acima que ao tentar alterar o conteúdo da
14diferença, união, interseção e diferença simétrica.
15O Python possui um recurso que permite criar nossos scripts
16tudo em um script (arquivo texto) teremos todas as informações
17deste script para o Python, digitando:
18>>> cos(pi)
19A seguir exemplos com números complexos.
20exemplo:
21O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja
22Capítulo IV
23x.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()
24) + 𝑏𝑖𝑎𝑠
25GBC
26Programa Principal
27Depois de dividir os dados, um classificador GBC é inicializado com a