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Guias e Dicas
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Algoritmos de SVM- Bootcamp Python Data Analytics, Notas de aula de Introdução à Aprendizagem de Máquina

Anotações do Bootcamp de "Python Data Analytics" sobre uma introdução à SVM.

Tipologia: Notas de aula

2024

À venda por 14/06/2024

ana-abelhadev
ana-abelhadev 🇧🇷

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“Tipos de Aprendizado - Não Supervisionado Inicialização do meio->atribuição de grupo ->atualização de grupo->conveniência - Supervisionado Entrada de dados->Interpretação dos resultados- >Aplicação de algoritmo->Processamento dos dados->Saída dos dados Relacionam uma saída com uma entrada com base em dados rotulados. O usuário alimenta ao algoritmo pares de entradas e saídas conhecidos. Diferença entre RNA e SVM: Na prática, não há diferença. O principal fator é o modo de estabelecer o hiperplano. SVM buscando a otimização das margens e RNA buscando o mínimo global (mínimo de erro dentro de nosso treinamento global) Resultado esperado de uma SVM: Esperamos uma fronteira de decisão por meio do hiperplano, que vai dividir as amostras de forma precisa e otimizar ao máximo as margens dessa divisão Os vetores de suporte são as coordenadas da observação individual. Uma SVM é uma fronteira que realiza as duas classes ( hiperplano/linha) Hwww.inf. ufpr.br/dagoncalves/IAO7. pdf