Technology

Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Linear 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 linear (SVM Linear), 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 Linear 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 Linear

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 Linear

26Programa Principal