Brincando de Cientista com Python

Palestra sobre Python e suas bibliotecas cientistas apresentada no XXXIII Encontro do PUG-PE

Transcript

1. Brincando  de  Cien,sta  com   Python   Implementando  um  classificador  com   numpy,  pandas,  sklearn  e  matplotlib     Gileno  Filho  (PyCursos)  
2. O  que  iremos  conversar?   •  O  que  é  um  classificador?   •  Python  CienDfico   –  numpy   –  scipy   –  matplotlib   –  sklearn   –  Pandas   •  Exemplo  de  classificador   •  Conclusão   •  Extras  
3. O  que  é  um  Classificador?   •  Algo  que  serve  para  classificar.  \o/   •  Na  Inteligência  Ar,ficial  é  um  método   u,lizado  em  aprendizagem  de  máquina   •  U,lizado  para  classificar  padrões  novos,   indefinidos   •  É  preciso  ter  um  conjunto  de  dados  para   treinamento  e  teste  (normalmente)  
4. O  que  é  um  Classificador?   •  Vamos  usar  o  KNN   – K  Nearest  Neighbors     – Aprendizagem  Supervisionada   – Simples  e  Flexível   – Muitas  implementações  
5. O  que  é  um  Classificador?  
6. O  que  é  um  Classificador?  
7. O  que  é  um  Classificador?  
8. O  que  é  um  Classificador?  
9. Python  CienDfico   •  Acesse:  h\p://www.scipy.org/   •  Numpy  (definição  no  website)   – a  powerful  N-­‐dimensional  array  object     – sophis,cated  (broadcas,ng)  func,ons     – tools  for  integra,ng  C/C++  and  Fortran  code     – useful  linear  algebra,  Fourier  transform,  and   random  number  capabili,es  
10. Python  CienDfico   •  Scipy   – Bibilioteca  para  computação  cienDfica   – Usa  como  base  o  numpy   – Uma  coleção  de  algoritmos  matemá,cos  e   funções  úteis   •  Matplotlib   – Biblioteca  para  plotar  gráficos  
11. Python  CienDfico   •  sklearn   – Bibilioteca  para  aprendizagem  de  máquina   (machine  learning)   – Usa  como  base  o  numpy,  scipy  e  matplotlib   •  Pandas   – Biblioteca  para  análise  de  dados   – Fácil  e  simples  de  usar   – Usa  Numpy,  Scipy  e  Matplotlib  
12. Exemplo  de  Classificador   •  Dados  do  UCI   – h\p://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine   •  Vamos  ao  código  
13. Conclusão   •  Python  é  muito  bom  para  se  trabalhar  com   computação  cienDfica   – Muitas  bibliotecas   – Uma  boa  perfomance  pois  usam  C/C++   – Simples  de  usar  
14. Extra  1   •  Curso  Presencial  de  Python  na  Web  com   Django  no  Recife   – Organizador:  PyCursos   – 28  de  julho  a  02  de  Agosto   – Faculdade  FASE  na  Cruz  Cabungá   – h\p://pycursos.com/jornada-­‐web-­‐django/  
15. Extra  2   •  Python  Brasil  10  em  Pernambuco  \o/   •  Recife  /  Porto  de  Galinhas   •  Dias  4  –  8  de  novembro   •  h\p://2014.pythonbrasil.org.br/   •  Vamos  ou  bora?  
16. Dúvidas?  
17. Referências   •  h\p://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Wine   •  h\p://blog.yhathq.com/posts/classifica,on-­‐ using-­‐knn-­‐and-­‐python.html   •  Python  for  Data  Analysis  (O’Reilly)