Technology

Machine Learning Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length9h 19m

About this audiobook

Este livro oferece uma introdução abrangente à programação em Python e às técnicas de aprendizado de máquina, visando capacitar os leitores a extrair insights valiosos. Começando com uma metodologia de desenvolvimento sólida, o livro aborda conceitos fundamentais da programação, incluindo operadores, variáveis, tratamento de erros e manipulação de arquivos. À medida que avança, os capítulos exploram diversas técnicas de aprendizado de máquina, como a função sigmoide, perceptron e modelos de regressão linear, além de métodos de agrupamento, como Agglomerative Clustering e K-Means. Também são discutidos algoritmos de classificação, incluindo árvores de decisão, KNN e Naive Bayes. O livro destaca a importância da visualização de dados e inclui tópicos avançados, como aprendizado profundo com LSTM, MLP e SVM, além de técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA e t-SNE. Para interessados em processamento de linguagem natural, o capítulo sobre NLTK apresenta ferramentas para análise de texto. Com exemplos práticos e exercícios, esta obra é um guia teórico e prático que prepara os leitores para enfrentar desafios no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina, fornecendo as ferramentas necessárias para se destacarem em suas jornadas profissionais e acadêmicas.

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length9 hrs 19 mins

Narrated byListen with 1,000+ voices

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Publish dateDec 26, 2024

LanguagePortuguese

1Vitor Amadeu Souza

2Cerne Tecnologia

3Capítulo II – Programação em Python

4Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

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

29Capítulo VII

30Por fim, os resultados são visualizados em um gráfico de dispersão

31como uma ferramenta para explorar e visualizar agrupamentos em um

32# Aplicar Agglomerative Clustering

33A figura ilustra como o algoritmo identificou três grupos distintos de flores

34Após as importações, o código carrega o conjunto de dados Iris

35Uma Cadeia de Markov é um modelo matemático usado para

36Processamento de Linguagem Natural (PLN): Modelagem de

37Assim, o código permite observar como o sistema evolui ao longo