Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Regressão Linear Programado Em Python
By Vitor Amadeu Souza
Length1h 22m
About this audiobook
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Regressão Linear, usando para isso um dataset de notas de estudantes por horas de estudo. Ao analisar estes dados, o código será capaz de fornecer uma equação linear que demonstra que quanto mais horas de estudos, maior o conceito obtido por um estudante. Além de informar a equação linear, o código imprime a função demonstrando os dados e como a equação se relaciona com eles.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 22 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 18, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Regressão Linear
5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
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6constantes. Acompanhe um exemplo.
7posteriormente.
8relacionais:
9uma string.
10teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste
11Sempre que precisarmos repetir um bloco de comandos
12comando.
13seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.
14print(x)
15Função count()
16diferença, união, interseção e diferença simétrica.
17deste script para o Python, digitando:
18seguintes funções:
19>>> cos(pi)
20A seguir exemplos com números complexos.
21conforme ilustra o próximo exemplo.
22exemplo:
23O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja
241 x
25x.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()
26Capítulo VI
27A forma mais simples de regressão linear é a regressão linear
28Este código implementa um modelo de regressão linear para prever
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