Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Naive Bayes Programado Em Python
By Vitor Amadeu Souza
Length1h 22m
About this audiobook
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando o algoritmo Naive Bayes, 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 Naive Bayes pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 22 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 17, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Naive Bayes
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
28Naive Bayes
29Após a importação, o conjunto de dados Iris é carregado, e as
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