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EST534 - Aprendizado de Máquina Estatístico

Número de Créditos: 10 / Carga Horária: 150
Ementa:

1. Conceitos fundamentais: predição; aprendizado supervisionado versus aprendizado não supervisionado; função de risco; validação cruzada; overfitting.

2. Regressão: regressão linear; lasso; KNN; Nadaraya-Watson; árvores e florestas de regressão; bagging; boosting e outros métodos preditivos;

3. Classificação: regressão logística; KNN; árvores e florestas de classificação; SVM e truque do kernel; outros métodos preditivos

4. Redução de dimensionalidade: PCA; Kernel PCA; projeções aleatórias

5. Análise de agrupamento: k-médias; métodos hierárquicos; agrupamento baseado em moda

6. Statistical Learning Theory

7. Tópicos adicionais.

Bibliografia:

1. Friedman, Jerome, Trevor Hastie e Robert Tibshirani. The elements of statistical learning. Vol. 1. Springer, Berlin: Springer series in statistics, 2001.

2. James, Gareth, Daniela Witten, Trevor Hastie e Robert Tibshirani. An introduction to statistical learning. Vol. 6. New York: springer, 2013.

Área de Concentração:

Estatística