Technology

Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Mlp Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length1h 24m

About this audiobook

Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando o algoritmo Multilayer Perceptron (MLP), 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 MLP pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.

Artificial Intelligence Robot Fiction

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 24 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateSep 17, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – MLP

5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

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6Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2

7constantes. Acompanhe um exemplo.

8posteriormente.

9relacionais:

10uma string.

11teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste

12Sempre que precisarmos repetir um bloco de comandos

13comando.

14seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.

15print(x)

16Função count()

17diferença, união, interseção e diferença simétrica.

18deste script para o Python, digitando:

19seguintes funções:

20>>> cos(pi)

21A seguir exemplos com números complexos.

22conforme ilustra o próximo exemplo.

23exemplo:

24O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja

251 x

26x.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()

27Capítulo VI

28As características medidas para cada flor incluem quatro variáveis: o

29Após isso, os dados são divididos em conjuntos de treinamento e

30classificação.

31Após carregar os dados, o código utiliza a função train_test_split