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A mostrar mensagens de Janeiro, 2018

Decision Trees

Neste artigo criamos uma árvore de decisão para classificar o género de pessoas com base na sua altura, peso e tamanho do calçado. Para começar importamos da framework sklearn a class tree. from sklearn import tree De seguida criamos um vetor X com os valores que permitem criar uma tendência. X=[[181,80,44],[177,70,43],[160,60,38],[154,54,37],[166,65,40],[190,90,47],[175,64,39],[177,70,40],[159,55,37], [171,75,42],[181,85,43]] A estes valores temos de juntar a classificação de cada elemento, por isso criamos o vetor Y. Y=['male','female','female','female','male','male','male','female','male', 'female','male'] Agora podemos criar um objeto do tipo DecisionTreeClassifier. clf=tree.DecisionTreeClassifier() Inserimos os valores e as classificações. clf=clf.fit(X,Y) Por fim podemos fazer uma previsão com base num exemplo novo. prediction=clf.predict([[160,5

Instalar TensorFlow no Windows 10 com Anaconda

Este vídeo mostra como instalar o TensorFlow no Windows utilizando o Anaconda sem utilizar a linha de comandos. Começa por abrir a ferramenta Anaconda Navigator e criar um Environment (Ambiente). Agora, com o ambiente criado selecionado, pesquise pelo TensorFlow e clique em install. De seguida instalamos o editor de código Spyder. Por fim podemos atualizar a versão do TensorFlow com o comando:      conda install -c conda-forge tensorflow Muito importante, devemos sempre executar o spyder através da linha de comandos deste ambiente, de outro modo o package do TensorFlow não está disponível.