Aprendizado de Máquina utilizando Agglomerative Clustering Programado em Python

Por Vitor Amadeu Souza

Código del libro: 721781

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Computación, Tecnología e ingeniería

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Sinopsis

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.

Características

Número de páginas 106
Edición 1 (2024)
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 com ênfase em Instrumentação Científica (CBPF), especialista em Eng.Robótica, Eng.Elétrica, Eng.Biomédica, Eng. Eletrônica e Eletromecânica, Eng.Controle e Automação, Eng.Dados, Eng.Computação, Eng.Software, Eng.Redes e Segurança de Dados, Eng.DevOps, Eng.Mecatrônica, Eng.Manutenção, Eng.Qualidade, Eng.Materiais, Eng.Produção, Eng. Produto, Eng.Embalagem, Eng.Rodoviária, Eng.Suprimentos, Eng.Gestão do Conhecimento, Eng.Negócios, Eng.Energias Renováveis, Eng.Ambiental e Saneamento Básico, Eng.SGT, Projetos de Cloud Computing, Machine Learning e IA, Internet das Coisas, Ciência de Dados, Desenvolvimento Web, BI, Big Data e IA, Adm. de Redes, Adm.de Servidores Linux, Adm.de Banco de Dados, Adm.de Servidores Windows, Desenvolvimento de Software, Cybersecurity, Computação Gráfica, Full Stack, Segurança da Informação, Web Design, Computação Forense, Sistemas de Informações Gerenciais, Estatística Aplicada, Bioestatística, Tecnologias para a Indústria 4.0, Mat. aplicada a Física, Mat. para Algoritmos e EDD, Mat. orientada a Geometria, Cálculo e Mat. Aplicada, Mat. orientada a Computação Aplicada, Compliance e Gerenciamento de Projetos. MBA em Eng. Econômica, Gestão de TIC, Desenvolvimento Mobile 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, Segurança do Trabalho 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, 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. Alguns temas abordados: DFT, FFT, PDS, CAN, MODBUS, LIN, TCP/IP, Filtros digitais, Sistemas digitais, Big Data, Grafos, PID, Fuzzy, FPGA, VHDL, Verilog, CLP, DSC, DSP, ARM, inversor de frequência, soft-starter, 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.

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