Machine Learning Programado Em Python


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Implementando Gradient Boosting Programado Em Python


Implementando Gradient Boosting Programado Em Python

Author: Vitor Amadeu Souza

language: pt-BR

Publisher: Clube de Autores

Release Date: 2025-07-07


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O avanço do aprendizado de máquina transformou profundamente a maneira como lidamos com dados, tomamos decisões automatizadas e desenvolvemos sistemas inteligentes. Entre as técnicas mais eficazes e versáteis desse campo, destaca-se o Gradient Boosting, um poderoso método de ensemble que combina diversas árvores de decisão fracas para formar um modelo robusto e altamente preciso. Este livro apresenta uma abordagem prática e objetiva para quem deseja compreender e aplicar o Gradient Boosting em problemas de classificação usando Python. Com base em um exemplo claro e funcional, o leitor aprenderá como gerar conjuntos de dados sintéticos, treinar um modelo com o GradientBoostingClassifier do scikit-learn, fazer previsões e avaliar os resultados por meio de métricas como acurácia e matriz de confusão. O conteúdo é acessível tanto para iniciantes quanto para profissionais que desejam reforçar seus conhecimentos em técnicas supervisionadas de machine learning.

Implementando Em Aprendizado De Máquina Calibração De Probabilidades Programado Em Python


Implementando Em Aprendizado De Máquina Calibração De Probabilidades Programado Em Python

Author: Vitor Amadeu Souza

language: pt-BR

Publisher: Clube de Autores

Release Date: 2025-07-08


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Em muitos cenários críticos, como diagnósticos médicos, detecção de fraudes ou sistemas autônomos, é essencial que as probabilidades preditas por um modelo representem de forma fiel a confiança real nas decisões. Essa habilidade, chamada calibração de probabilidades, garante que uma previsão de 80% de chance realmente corresponda a 80% de acertos no mundo real. Neste estudo prático, exploramos as principais técnicas de calibração utilizadas em aprendizado de máquina supervisionado: Platt Scaling, Isotonic Regression e a comparação com o modelo original não calibrado. Utilizando o Random Forest Classifier da biblioteca scikit-learn, implementamos um experimento completo com geração de dados sintéticos, ajuste de modelos, plotagem de curvas de calibração e cálculo da métrica Brier Score, permitindo uma avaliação objetiva e visual da confiabilidade das probabilidades geradas. Este exemplo é ideal para estudantes, cientistas de dados e profissionais que desejam entender como transformar modelos acurados em modelos confiáveis, servindo como base para aplicações mais robustas e interpretáveis em machine learning.

Programação Python E aprendizado de máquina O guia definitivo para iniciantes aprenderem Python e dominarem os fundamentos do ML + ferramentas e truques


Programação Python E aprendizado de máquina O guia definitivo para iniciantes aprenderem Python e dominarem os fundamentos do ML + ferramentas e truques

Author:

language: pt-BR

Publisher: jideon francisco marques

Release Date: 2023-09-25


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Existem muitas tarefas diferentes que a linguagem Python pode ajudá-lo a concluir. Algumas das diferentes opções com as quais você pode trabalhar incluem: 1. Programando qualquer um dos CGI que você precisa em seus aplicativos da web. 2. Aprendendo a construir seu próprio leitor de RSS 3. Trabalhando com uma variedade de arquivos. 4. Criando um calendário com a ajuda de HTML 5. Ser capaz de ler e escrever no MySQL 6. Ser capaz de ler e escrever no PostgreSQL Os benefícios de trabalhar com Python Quando se trata de trabalhar com a linguagem Python, você descobrirá que há muitos benefícios com esse tipo de linguagem de codificação. Ele é capaz de ajudá-lo a concluir quase qualquer tipo de processo de codificação que você desejar e ainda pode ter um pouco da facilidade de uso que você procura. Vamos dar uma olhada rápida em alguns dos benefícios que vêm com esse tipo de linguagem de codificação abaixo: • Iniciantes podem aprender rapidamente. Se você sempre quis trabalhar com uma linguagem de codificação, mas tem se preocupado com a quantidade de trabalho que será necessária ou se será muito difícil de lidar, o Python é a melhor opção. É simples de usar e foi projetado com o iniciante em mente. • Tem muito poder para desfrutar. Mesmo que o Python seja fácil o suficiente para um iniciante aprender a usar, isso não significa que você ficará limitado ao poder que pode obter com alguns de seus códigos. Você descobrirá que a linguagem Python tem o poder e muito mais que você precisa para realizar tantos projetos. • Ele pode trabalhar com outras linguagens de codificação. Quando começarmos a trabalhar em ciência de dados e aprendizado de máquina, você descobrirá que isso é realmente importante. Existem alguns projetos em que você precisará combinar Python com outra linguagem, e é mais fácil de fazer do que você imagina!