Technology

Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Kernel Rbf Programado Em Python

By Vitor Amadeu Souza

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

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Length1h 29m

About this audiobook

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

Artificial Intelligence

Audiobook details

GenreTechnology

Length1 hr 29 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 RBF

5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento

Mostrar todos os capítulos

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 kernel RBF

26Programa Principal