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2 – O LOGARITMO17 EQUAÇÕES QUE MUDARAM O MUNDO – OUTSPOKEN MARKET NA PRÁTICA – LEANDRO GUERRA

https://www.outspokenmarket.com/om-na-pratica.html

https://youtu.be/HhuGGPFijX0

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JOHN NAPIER?


John Napier

(1550-1617)


O QUANTO DEVEMOS TER DE UM NÚMERO PARA TER OUTRO

NÚMERO?


3 ∙ 3 ∙ 3 ∙ 3 = 34 = 81

𝑙𝑜𝑔3(81) = 4 𝑙𝑜𝑔2(16) = 4

2 ∙ 2 ∙ 2 ∙ 2 = 24 = 16

O número de “3” que devemos

multiplicar para ter 81 é igual a 4




O QUANTO DEVEMOS TER DE UM NÚMERO PARA TER OUTRO

NÚMERO?


𝑙𝑜𝑔2(64) = 6

2 ∙ 2 ∙ 2 ∙ 2 ∙ 2 ∙ 2 = 26 = 64




REGRA GERAL


𝑎𝑥 = 𝑦

𝑙𝑜𝑔𝑎(𝑦) = 𝑥

O logaritmo nos diz qual é o expoente!

𝑙𝑜𝑔2(64) = 626 = 64

Expoente

Base


OS LOGARITMOS MAIS COMUNS


𝑙𝑜𝑔10(10000) = 4 𝑙𝑜𝑔𝑒(7.389) ≈ 2

𝑒 ≈ 2.718

Número Quantos 10? Qual log? Resultado

… … … …

1000 1 × 10 × 10 × 10 log10(1000) 3

100 1 × 10 × 10 log10(100) 2

10 1 × 10 log10(10) 1

1 1 log10(1) 0

0,1 1 ÷ 10 log10(0,1) = −1

0,01 1 ÷ 10 ÷ 10 log10(0,01) = −2

0,001 1 ÷ 10 ÷ 10 ÷ 10 log10(0,001) = −3

𝑙𝑛(7.389) ≈ 2

𝑒2 ≈ 7,389


E PARA O QUE ISSO SERVE?


O PageRank é uma medida de importância/relevância. Esta é

uma escala logarítmica, que “conta” o número de dígitos da sua

pontuação.

Um site com PageRank 3 (“3 dígitos") é 100 vezes mais popular

que um site PageRank 1.

Para um grande site de noticias que tem PageRank igual a 9 há

uma diferença de 6 ordens de magnitude >1 000 000.




Maximizar a log-likelihood de um modelo é equivalente à minimizar função de custo.

https://rpsychologist.com/d3/likelihood/

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OBRIGADO E ATÉ A PRÓXIMA!OUTSPOKEN MARKET


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