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Diferenças

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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/20 15:43]
e.ferreira [section 2]
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/26 21:10]
e.ferreira
Linha 8: Linha 8:
   * **Período:​** 2016/1.   * **Período:​** 2016/1.
   * **Horários e Locais:**   * **Horários e Locais:**
-     * Terça-feira 20:40 - 22:00. +     * Terça-feira 20:40 - 22:00 (LABEST) 
-     * Quinta-feira 17:30 - 19:30.+     * Quinta-feira 17:30 - 19:00 (LABEST)
    * **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}} | |
 +| Classificação |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​Regularized Discriminant Analysis.pdf|Regularized Discriminant Analysis}} | |
 | Métodos de reamostragem |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​ency-cross-validation.pdf|Cross-validation}} | | | 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:  
-       ​* ​Regressão Ridge; +       ​* ​Batch;  
-       * Regressão Lasso+       ​* ​Stochastic;  
-       ​* ​Horseshoe+       ​* ​Boosting
-       ​* ​Elastic net+    - Classificação:​
-   ​- Classificação:​+
        * Regressão logística;        * Regressão logística;
-       ​* ​Classificação por árvores+       ​* ​Análise de discriminante linear;  
-       ​* ​Randon Forest+       ​* ​Análise de discriminante quadrática
-       ​* ​Bagging+       ​* ​Naive Bayes.
    - Métodos de reamostragem:​    - Métodos de reamostragem:​
        * Estimando o erro de previsão;        * Estimando o erro de previsão;
        * Validação cruzada;        * Validação cruzada;
        * Bootstrap.        * 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 Lasso;
 +       * Horseshoe;
 +       * Elastic net.
 +   - Métodos baseados em árvores:
 +       * Árvores de decisão;
 +       * Randon Forest;
 +       * Bootstrap Aggregation (Bagging);
 +       * Boosting.
    - Redes neurais artificiais:​    - Redes neurais artificiais:​
        * Perceptron;        * Perceptron;

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