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Diferenças

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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/01/09 15:37]
e.ferreira
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/20 15:43]
e.ferreira [section 2]
Linha 8: Linha 8:
   * **Período:​** 2016/1.   * **Período:​** 2016/1.
   * **Horários e Locais:**   * **Horários e Locais:**
-     ​* ​Segunda-feira 20:40 - 22:00, PC-17+     ​* ​Terça-feira 20:40 - 22:00. 
-     ​* ​Terça-feira ​19:00 20:30, PC-17.+     ​* ​Quinta-feira ​17:30 19:30.
    * **Atendimento:​** Sexta, 17h30-18h30.    * **Atendimento:​** Sexta, 17h30-18h30.
  
Linha 15: Linha 15:
 ===== Avaliações ===== ===== Avaliações =====
  
-{{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE071/​Instru%C3%.pdf|Instruções para o trabalho final}}+{{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​Instru%C3%.pdf|Instruções para o trabalho final}} ​ 
  
 ===== Aulas ===== ===== Aulas =====
  
-^ Assunto ^ Teórica ​^ Prática ^ Material complementar ^ +^ Assunto ^ Teoria ​^ Prática ^ Material complementar ​^ Material para a próxima aula 
-  ​|   ​| ​ |   ​+Introdução  ​|   ​| ​ |  ​{{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​Breiman'​s Two Cultures paper.pdf|Statistical Modeling: The Two Cultures}} | 
-  ​|   ​| ​ |   | +Regressão Linear - Revisão ​|   ​| ​ |   
-|   ​| ​  ​| ​ |   |+| Gradiente descendente ​|   |  | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​tricks-2012.pdf|Stochastic Gradient Descent Tricks}} | | 
 +| Métodos de reamostragem ​|   ​|  ​| {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​ency-cross-validation.pdf|Cross-validation}} | | 
 +| Manipulação de textos e imagens ​|   |  | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | |
  
 ===== Programa da disciplina ===== ===== Programa da disciplina =====
Linha 30: Linha 33:
        * Função custo;        * Função custo;
        * Revisão de Álgebra matricial.        * Revisão de Álgebra matricial.
-   - Regressão Linear ​Múltipla:+   - Regressão Linear:
        * Estimação dos parâmetros;​        * Estimação dos parâmetros;​
        * Interpretação;​        * Interpretação;​
Linha 39: Linha 42:
        * Horseshoe;        * Horseshoe;
        * Elastic net.        * Elastic net.
-   - Redes neurais artificiais:​ 
-       * Perceptron; 
-       * Back-Propagation. 
-   - Métodos de reamostragem:​ 
-       * Estimando o erro de previsão; 
-       * Validação cruzada; 
-       * Bootstrap. 
    - Classificação:​    - Classificação:​
        * Regressão logística;        * Regressão logística;
        * Classificação por árvores;        * Classificação por árvores;
        * Randon Forest;        * Randon Forest;
-       * Bagging.+       * Bagging.  
 +   - Métodos de reamostragem:​ 
 +       * Estimando o erro de previsão;​ 
 +       * Validação cruzada; 
 +       * Bootstrap. 
 +   - Redes neurais artificiais:​ 
 +       * Perceptron;​ 
 +       * Back-Propagation
    - Support Vector Machines:    - Support Vector Machines:
        * Maximal Margin Classifier;        * Maximal Margin Classifier;
        * Support vector Classifier;        * Support vector Classifier;
        * Kernels.        * Kernels.
 +   - Manipulação de textos e imagens.
  
  
Linha 60: Linha 64:
 ===== Referências Bibliográficas ===== ===== Referências Bibliográficas =====
  
-* James, G., Witten, D., Hastie, T. e Tibshirani, //​[[http://​www-bcf.usc.edu/​~gareth/​ISL/​|An Introduction to Statistical Learning]]//,​ 2013 (livro-texto),​ [[http://​blog.princehonest.com/​stat-learning|Unofficial Solutions]];​+* James, G., Witten, D., Hastie, T. e Tibshirani, //​[[http://​www-bcf.usc.edu/​~gareth/​ISL/​ISLR%20Sixth%20Printing.pdf|An Introduction to Statistical Learning]]//,​ 2013 (livro-texto),​ [[http://​blog.princehonest.com/​stat-learning|Unofficial Solutions]];​
  
 * Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J., //​[[http://​statweb.stanford.edu/​~tibs/​ElemStatLearn/​|The Elements of Statistical Learning]]//,​ 2009; * Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J., //​[[http://​statweb.stanford.edu/​~tibs/​ElemStatLearn/​|The Elements of Statistical Learning]]//,​ 2009;
Linha 95: Linha 99:
  
  
 +===== Referências sobre como fazer um seminário científico =====
 +
 +* {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​scientific presentation.pdf|How to give a scientific presentation}} ​
 +
 +* [[http://​www.indiana.edu/​~halllab/​grad-student-resources.html#​talksandposters|Advice on giving good talks and posters]] ​
 +
 +
 +===== Links úteis =====
  
 +* [[http://​en.wikibooks.org/​wiki/​Data_Mining_Algorithms_In_R|Data Mining Algorithms in R]] 
  
 +* [[http://​www.jstatsoft.org/​v24/​i06/​paper|A detailed introduction to Social Network Analysis with package sna]] 
  

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