Aprendizado De M Quina Utilizando Dbscan Programado Em Python
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Aprendizado De Máquina Utilizando Dbscan Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-19
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de agrupamento baseado em densidade utilizando o algoritmo DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise), aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para identificar padrões e relações inerentes aos dados, especialmente em cenários onde a forma dos clusters pode ser arbitrária e onde é importante lidar com ruídos e outliers.
Aprendizado De Máquina Utilizando K-means Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-18
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Agrupamento utilizando o algoritmo K-means, aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para resolver problemas de segmentação de dados. Em particular, abordamos um exemplo prático de agrupamento de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o K-means pode ser usado para agrupar espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Aprendizado De Máquina Utilizando Agglomerative Clustering Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-19
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de agrupamento hierárquico utilizando o algoritmo Agglomerative Clustering, aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para identificar padrões e relações inerentes aos dados, organizando-os em grupos baseados em similaridade. Em particular, abordamos um exemplo prático de agrupamento hierárquico de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o Agglomerative Clustering pode ser usado para agrupar as características morfológicas das plantas em diferentes clusters, facilitando a visualização e a interpretação das relações entre as classes. Utilizando o método de ligação Ward e a métrica de distância Euclidiana, exploramos como a organização hierárquica dos dados em uma árvore de cluster (dendrograma) pode revelar insights sobre a estrutura dos dados e a proximidade entre as diferentes espécies de flores.