Aprendizado De  Máquina Utilizando K-means Programado Em Python

Aprendizado De Máquina Utilizando K-means Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza
Michael Caine
Listen with Sir Michael Caine™ and 1,000+ voices
Length1h 23m

About this audiobook

Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Agrupamento utilizando o algoritmo K-means, aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para resolver problemas de segmentação de dados. Em particular, abordamos um exemplo prático de agrupamento de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o K-means pode ser usado para agrupar espécies de plantas com base em suas características morfológicas.

Audiobook details

GenreTechnology
Length1 hr 23 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 – K-Means
5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
Show all chapters
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
28Depois de ajustar o modelo, os rótulos atribuídos e os centróides
29utilizado para segmentar um conjunto de dados, agrupando amostras
30# Mostrar resultados print("Rótulos atribuídos pelo K-means:", labels) print("Centróides dos clusters:", centroids)
31Em resumo, o código demonstra como aplicar o algoritmo K-means
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