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Da sua primeira linha de Python a modelos em que você pode confiar: SQL, gráficos, estatística e depois machine learning com scikit-learn. Código real no navegador e um gráfico em toda aula de ML.
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8 certificados gratuitos ao longo da trilhaCódigo real do scikit-learn com o resultado real. Arraste o controle deslizante para mudar uma linha e veja o que o modelo aprende.
Com k pequeno, o modelo memoriza cada ponto de treino e desenha uma fronteira irregular. Com k maior, ela fica suave.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_moons
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X, y = make_moons(n_samples=200, noise=0.3, random_state=0)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=0)
k = 5
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=k)
model.fit(X_train, y_train)
print(f"train accuracy: {model.score(X_train, y_train):.2f}")
print(f"test accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")
xx, yy = np.meshgrid(np.linspace(-2, 3, 56), np.linspace(-1.5, 2, 40))
proba = model.predict_proba(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])[:, 1]
proba = proba.reshape(xx.shape)
plt.figure(figsize=(5, 4))
plt.pcolormesh(xx, yy, proba, cmap="coolwarm", alpha=0.35)
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train,
cmap="coolwarm", edgecolors="k")
plt.title(f"k-nearest neighbors, k = {k}")
plt.show()
Cada passo é um curso que já existe na Coddy. Faça na ordem ou pule para o que está faltando: o seu progresso fica salvo por curso de qualquer jeito.
Escreva código real, consulte bancos de dados, crie sites e domine prompts de IA. Nossas lições interativas cobrem todas as habilidades que desenvolvedores modernos precisam.
Mantenha a consistência e veja seu progresso crescer! Acompanhe seu hábito diário de programação, proteja sua sequência com dias de congelamento e ganhe recompensas por aparecer todos os dias.
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Zona de promoçãoLeia, ouça, teste-se, pergunte à IA ou consulte qualquer coisa que já tenha estudado. Cada lição se adapta a você.
Uma variável é um contêiner nomeado que armazena um valor que você pode referenciar depois.
Em Python, você cria uma escrevendo o nome, um sinal de igual e o valor que quer armazenar.
O valor pode mudar com o tempo - reatribuir o nome simplesmente o aponta para um novo valor.
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