Implementando Gradient Boosting Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código del libro: 839507

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Computación, Tecnología e ingeniería

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Sinopsis

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.

Características

Número de páginas 105
Edición 1 (2025)
Formato A5 (148x210)
Acabado Tapa blanda (con solapas)
Tipo de papel Estucado Mate 90g
Idioma Portugués

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Habla con el autor

Vitor Amadeu Souza

Doutorando em Engenharia, Mestre em Física (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Telecomunicações, Eng.Controle e Automação, Eng.Biomédica, Eng.Instrumentação, Eng.Industrial 4.0, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng. Sistemas Embarcados, Eng.Manufatura Mecânica, Eng.Confiabilidade, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng. Transportes, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Projetos, Eng.Energias Renováveis, Eng.Processos, Eng. Metalúrgica, Eng.Química, Eng.Ambiental, Arquitetura de Software, Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Full Stack, Estatística Aplicada, Bioestatística e Gerenciamento de Projetos.

MBA em Eng. Econômica, Análise de Dados e Web 3.0. Bacharel em Engenharia de Computação, Licenciado em Matemática, Física, Química e Filosofia, Analista de Sistemas e Técnico em Eletrônica, Eletrotécnica, Telecomunicações, Informática, Logística, Comércio, Administração e Meio Ambiente atuando na área de projetos elétricos, eletrônicos, automação, sistemas embarcados, firmware e software há vários anos.

Desenvolvo projetos de hardware e software voltados para a área industrial, automotiva, médica, científica, comercial, automação dentre outras sob demanda. Professor universitário e administrador da Cerne Tecnologia, empresa voltada para desenvolvimento de projetos embarcados, comercialização de kits didáticos e educação tecnológica na área de MCU, FPGA, linguagens de programação, desenvolvimento de projetos e layout de circuito impresso.

Ao longo dos anos escrevi vasto acervo literário técnico e científico, além de ser associado à Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Sistemas de Potência, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, energia solar, IoT, LoRa, Java, php, JS, REST, Spring Boot, Spark, CSS, SQL, VB, VC#, Perceptron, Robô NAO, UML, React, dentre outros.

O catálogo completo está publicado no Clube de Autores (http://bit.ly/4gwnt78).

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