Technology

Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Kernel Sigmoide Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length1h 28m

About this audiobook

Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando Máquinas de Vetores de Suporte com um kernel Sigmoide (SVM Sigmoide), 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 SVM com kernel Sigmoide pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 28 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

FormateBook with Audio

Publish dateSep 15, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo VI – SVM kernel Sigmoide

5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

Show all chapters

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

25SVM, a função sigmoide transforma as características dos dados de

26conhecidos e amplamente utilizados em aprendizado de máquina e

27SVM kernel Sigmoide

28Programa Principal

29O código apresentado implementa um classificador de Máquinas de

30uma base prática para quem deseja aprender sobre técnicas de