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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/01/21 17:59]
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 22: Linha 22:
 ^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Material complementar ^ Material para a próxima aula ^ ^ 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}} | | | Introdução ​ |   ​| ​ |  {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​Breiman'​s Two Cultures paper.pdf|Statistical Modeling: The Two Cultures}} | |
-| Regressão Linear - Revisão |   ​| ​ |   || +| Regressão Linear - Revisão |   ​| ​ |   | | 
-| Gradiente descendente |   ​| ​ |   ||+| 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}} | | | Manipulação de textos e imagens |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | |
  
Linha 41: 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;
Linha 104: Linha 105:
 * [[http://​www.indiana.edu/​~halllab/​grad-student-resources.html#​talksandposters|Advice on giving good talks and posters]] ​ * [[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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