Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Kernel Rbf Programado Em Python
De Vitor Amadeu Souza
Duração1h 29m
Sobre este audiolivro
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.
Detalhes do audiolivro
GêneroTechnology
Duração1 h 29 min
Narrado porOuça com mais de 1.000 vozes
FormatoeBook com áudio
Data de publicação15 de set. de 2024
IdiomaPortuguês
Sumário
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – SVM kernel RBF
5Capítulo I Metodologia de desenvolvimento
Mostrar todos os capítulosVer menos
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
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