Aprendizado De Máquina Utilizando T-sne Programado Em Python

Este livro visa introduzir e explorar o conceito de redução de dimensionalidade utilizando o algoritmo t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), aplicado a um cenário prático usando Python. O foco está em ensinar como utilizar essa técnica de aprendizado não supervisionado para simplificar a análise de dados e visualizar informações em menor número de dimensões. Em particular, abordamos um exemplo prático de redução de dimensionalidade de flores utilizando o famoso conjunto de dados Iris, demonstrando como o t-SNE pode ser usado para transformar características morfológicas das plantas em um espaço de menor dimensão, preservando a proximidade dos pontos de dados e facilitando a visualização e a interpretação das relações entre as classes.