Respostas no Fórum
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Olá Fogaça, segue a resposta do instrutor Denny:
É que, matematicamente, o cálculo do p é nada menos que a área embaixo da curva de distribuição, que necessariamente soma 1, pois a probabilidade de ser qualquer valor é 100%. Quando estamos investigando um valor dentro da distribuição, vale a área até aquele valor, ou seja, à esquerda de H1. A leitura que fazemos, então, é que a probabilidade de ser menor que aquele valor é igual à área à esquerda; portanto, a probabilidade de ser maior é igual à área complementar, que por sua vez é igual a 100% menos a área à direita. Ficou mais claro?
Fabio
Olá Shin, veja nessa discussão como fazer isso:
https://stackoverflow.com/questions/50151820/extract-nouns-and-verbs-using-nltk
Fabio
Olá Antony, tente recriar as chaves da API para acesso do aplicativo.
https://coderedirect.com/questions/28489/unable-to-retrieve-access-token-linkedin-api
Fabio
Olá Alisson, segue a resposta do instrutor Denny:
Olá Alisson, o parâmetro random_state não é estritamente necessário, ele só é utilizado quando queremos “fixar” os valores aleatórios e assim garantir que o código implementado vai sempre reproduzir exatamente os mesmos resultados, mas fora isso ele não tem qualquer outro efeito na rede neural.
Fabio
Olá Sérgio, segue a resposta do instrutor Denny:
Olá, exatamente, todos os encoders também devem ser salvos para utilização no ambiente de produção, já que todas as transformações dos dados feitas durante o treinamento devem ser reproduzidas na produção. É possível salvá-los facilmente utilizando a biblioteca pickle, mais especificamente o método dump, e depois recarregá-los do disco usando o método load.
Fabio
Olá Thalysson, verifique se as linhas anteriores foram executadas corretamente. Quando não executadas, o python não consegue carregar os métodos da função.
Fabio
Olá João, tente verificar se o problema não esta relacionado à alguma permissão. Consegue postar um print da tela?
Fabio
Olá Sobral, tente utilizar somente o transform sem o fit. Consegue fazer um teste?
Veja nesse link um caso parecido com o seu.
Fabio
Olá Pras, peço que mantenhamos as comunicações por aqui, pois elas ajudam os outros alunos com dúvidas similares. Preciso que você faça um teste, realize a cópia do colab da aula e no menu ambiente de execução clique em executar tudo, por favor. Se houver algum erro peço que poste um print.
Fabio
Olá Helder, obrigado por compartilhar a sua opinião no fórum, tenho certeza que muitos alunos poderão se beneficiar dele. Você levantou diversos pontos falou sobre escola pública, estudo da lógica, graduação, carreira e a áreas de humanas que podem ajudar a compreender melhor tudo. Ou seja, passaríamos algum tempo discorrendo sobre esses assuntos. Mas em termos de técnica de estudos existem várias, acredito que a melhor é aquela que você se sente bem e que te traz resultados. O importante, é como você bem mencionou, é não fazer correndo e sim seguir uma trilha e depois outra, no fluxo. Recomendo ainda, que sempre que possível retome/reveja de tempos em tempos aquilo que você aprendeu, pois o cérebro humano arquiva informações que ele não utiliza e dificulta o acesso. E mantenha-se estudando não pare, pois já esta virando clichê, mas tudo esta muito rápido e o mundo muda e a novidade de ontem já não é a de hoje. Porém o conhecimento uma vez adquirido, é algo que fica! E que levamos para vida toda juntamente com esse ímpeto por aprender. E porquê não desaprender para aprender de novo, renovar e reciclar conhecimentos e saberes.
Forte abraço e bons estudos!
Fabio
Olá Cristina, peço que você realize uma verificação no seu código, pois o código completo para esta linha de código é:
grafico = px.scatter_matrix(base_credit, dimensions=['age', 'income', 'loan'], color = 'default')
Fabio
Olá Pras, consegue verificar novamente se alguma linha ficou sem executar? Pois testei o código da vídeo aula e executou normalmente.
Fabio
Olá Guilherme, nesse link abaixo você pode encontrar alguns projetos/bibliotecas interessantes sobre sistemas de recomendação:
https://analyticsindiamag.com/top-open-source-recommender-systems-in-python-for-your-ml-project/
https://analyticsindiamag.com/hands-on-guide-to-recbole-recommendation-algorithms/
Fabio
Olá Armando, percebo que a diferença de versão é pequena, nesse caso você não conseguiu executar o código. Consegue postar um print do erro para que eu possa analisar?
No momento não temos um curso especifico, mas na página de documentação da biblioteca é possível encontrar diversos exemplos, bem como, no canal deles no Youtube, veja abaixo:
https://www.youtube.com/channel/UClKKWBe2SCAEyv7ZNGhIe4g
Fabio
