Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Svm Polinomial Programado Em Python
By Vitor Amadeu Souza
Length1h 31m
About this audiobook
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando Máquinas de Vetores de Suporte com um kernel polinomial (SVM Poly), 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 polinomial pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Audiobook details
GenreTechnology
Length1 hr 31 mins
Narrated byListen with 1,000+ voices
FormateBook with Audio
Publish dateSep 15, 2024
LanguagePortuguese
Table of contents
1Vitor Amadeu Souza
2Cerne Tecnologia
3Capítulo II – Programação em Python
4Capítulo VI – SVM Polinomial
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 Polinomial
26conhecidos e amplamente utilizados em aprendizado de máquina e
27SVM Polinominal
28Programa Principal
29O código apresentado implementa um classificador de Máquinas de
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