Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Regressão Logística Programado Em Python
De Vitor Amadeu Souza
Duração1h 24m
Sobre este audiolivro
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando o algoritmo de Regressão Logística, aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica 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 a Regressão Logística pode ser usada para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Detalhes do audiolivro
GêneroTechnology
Duração1 h 24 min
Narrado porOuça com mais de 1.000 vozes
FormatoeBook com áudio
Data de publicação17 de set. de 2024
IdiomaPortuguês
Sumário
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – Regressão Logística
5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
Mostrar todos os capítulosVer menos
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
28O funcionamento da Regressão Logística baseia-se na
29Em seguida, os dados são divididos em conjuntos de treinamento e
30classificador de Regressão Logística é inicializado através da classe
31teste usando o método predict(), gerando uma lista de previsões que
32problema clássico de classificação em aprendizado de máquina.
33Regressão Logística é inicializado através da classe LogisticRegression().
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