
Aprendizado De Máquina Aplicado A Sistemas De Recomendação Programado Em Python
By Vitor Amadeu SouzaLength1h 25m
About this audiobook
A proposta desta literatura é introduzir e desenvolver um modelo inicial de Sistema de Recomendação, utilizando Python como ferramenta de programação. Sistemas de Recomendação são aplicações fundamentais em diversas áreas, como e-commerce, streaming de conteúdo e redes sociais, desempenhando um papel essencial na personalização de experiências para os usuários. Para facilitar a compreensão, diversos exemplos são apresentados, introduzindo tópicos importantes tanto sobre os fundamentos dos sistemas de recomendação quanto sobre a programação em Python. Esta abordagem prática e didática visa capacitar o leitor a implementar soluções reais e eficientes, proporcionando uma base sólida para o desenvolvimento de aplicações personalizadas.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 25 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateDec 6, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Sistemas de Recomendação
5Acima temos um exemplo de exponenciação, onde o valor 2
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6constantes. Acompanhe um exemplo.
7posteriormente.
8Observe abaixo um exemplo para testarmos os operadores
9relacionais:
10valor:
11Podemos também apresentar individualmente os caracteres
12uma string.
13teste não seja verdadeiro, o segundo comando será executado, neste
14comando.
15seja, o conteúdo da variável x seja maior que 20.
16print(x)
17Função count()
18diferença, união, interseção e diferença simétrica.
19deste script para o Python, digitando:
20seguintes funções:
21>>> cos(pi)
22A seguir exemplos com números complexos.
23conforme ilustra o próximo exemplo.
24exemplo:
25O operador de formatação %s, %d e %f permitem que seja
261 x
27Capítulo IV
28x.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()
29Capítulo VI
30Sistemas de Recomendação
31O próximo passo é calcular as recomendações com base nas médias