Implementando Um Modelo De An Lise De Sentimento Com Naive Bayes Programado Em Python
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Implementando Um Modelo De Análise De Sentimento Com Naive Bayes Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2025-06-02
Este livro apresenta uma introdução prática à análise de sentimentos em textos escritos em português, utilizando o algoritmo Naive Bayes e a linguagem Python. Com exemplos simples e acessíveis, o leitor aprenderá a transformar textos em dados numéricos, treinar modelos de classificação e avaliar seus resultados. Ideal para iniciantes em processamento de linguagem natural e machine learning, a obra oferece uma base sólida para o desenvolvimento de aplicações que entendem opiniões e emoções em linguagem natural.
Aprendizado De Máquina Supervisionado Utilizando Naive Bayes Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-17
Este livro visa introduzir e explorar o conceito de Classificação utilizando o algoritmo Naive Bayes, 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 Naive Bayes pode ser usado para prever espécies de plantas com base em suas características morfológicas.
Machine Learning Programado Em Python
Author: Vitor Amadeu Souza
language: pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date: 2024-09-26
Este livro oferece uma introdução abrangente à programação em Python e às técnicas de aprendizado de máquina, visando capacitar os leitores a extrair insights valiosos. Começando com uma metodologia de desenvolvimento sólida, o livro aborda conceitos fundamentais da programação, incluindo operadores, variáveis, tratamento de erros e manipulação de arquivos. À medida que avança, os capítulos exploram diversas técnicas de aprendizado de máquina, como a função sigmoide, perceptron e modelos de regressão linear, além de métodos de agrupamento, como Agglomerative Clustering e K-Means. Também são discutidos algoritmos de classificação, incluindo árvores de decisão, KNN e Naive Bayes. O livro destaca a importância da visualização de dados e inclui tópicos avançados, como aprendizado profundo com LSTM, MLP e SVM, além de técnicas de redução de dimensionalidade, como PCA e t-SNE. Para interessados em processamento de linguagem natural, o capítulo sobre NLTK apresenta ferramentas para análise de texto. Com exemplos práticos e exercícios, esta obra é um guia teórico e prático que prepara os leitores para enfrentar desafios no campo da ciência de dados e aprendizado de máquina, fornecendo as ferramentas necessárias para se destacarem em suas jornadas profissionais e acadêmicas.