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Diferenças

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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/17 00:44]
e.ferreira [section 4]
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/25 00:25]
e.ferreira [section 4]
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 24: Linha 24:
 | Regressão Linear - Revisão |   ​| ​ |   | | | Regressão Linear - Revisão |   ​| ​ |   | |
 | Gradiente descendente |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​tricks-2012.pdf|Stochastic Gradient Descent Tricks}} | | | Gradiente descendente |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​tricks-2012.pdf|Stochastic Gradient Descent Tricks}} | |
-| Métodos de reamostragem |   ​| ​ |   ​| |+| Classificação |   ​| ​ |  | | 
 +| 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 34: Linha 35:
        * Revisão de Álgebra matricial.        * Revisão de Álgebra matricial.
    - Regressão Linear:    - Regressão Linear:
 +       * Regressão linear simples e múltipla;
        * Estimação dos parâmetros;​        * Estimação dos parâmetros;​
-       * Interpretação;​ +       * Preditor quantitativo e qualitativo;​ 
-       ​* ​Seleção ​de modelos+       * Interpretação
-   ​- ​Regularização:+    - Gradiente descendente:​  
 +       * Batch;  
 +       ​* ​Stochastic;  
 +       * Boosting. 
 +    - Classificação:​ 
 +       * Regressão logística;​ 
 +       * Análise ​de discriminante linear 
 +       * Análise de discriminante quadrática;​ 
 +       * Naive Bayes. 
 +   ​- ​Métodos de reamostragem: 
 +       * Estimando o erro de previsão;​ 
 +       * Validação cruzada; 
 +       * Bootstrap. 
 +   - Seleção de modelos e regularização:​ 
 +       * Seleção por Forward e Backward; 
 +       * Estimação do erro do teste utilizando Mallow’s Cp, AIC, BIC, R quadrado ajustado;
        * Regressão Ridge;        * Regressão Ridge;
        * Regressão Lasso;        * Regressão Lasso;
        * Horseshoe;        * Horseshoe;
        * Elastic net.        * Elastic net.
 +   - Métodos baseados em árvores:
 +       * Árvores de decisão;
 +       * Randon Forest;
 +       * Bootstrap Aggregation (Bagging);
 +       * Boosting.
    - Redes neurais artificiais:​    - Redes neurais artificiais:​
        * Perceptron;        * Perceptron;
-       * Back-Propagation+       * Back-Propagation. ​
-   - Métodos de reamostragem:​ +
-       * Estimando o erro de previsão;​ +
-       * Validação cruzada; +
-       * Bootstrap. +
-   - Classificação:​ +
-       * Regressão logística;​ +
-       * Classificação por árvores; +
-       * Randon Forest; +
-       * Bagging.+
    - Support Vector Machines:    - Support Vector Machines:
        * Maximal Margin Classifier;        * Maximal Margin Classifier;

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