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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/02/20 15:43]
e.ferreira [section 2]
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/03/02 19:38]
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 20: Linha 20:
 ===== Aulas ===== ===== Aulas =====
  
-^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Material complementar ​^ Material para a próxima aula +^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Material complementar ^ 
-| 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/​Introdução.pdf|Aula 1}}  ​|  |  {{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 |   ​| ​ | {{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 |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​ency-cross-validation.pdf|Cross-validation}} ​+| Classificação |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​Regularized Discriminant Analysis.pdf|Regularized Discriminant Analysis}}|  
-| Manipulação de textos e imagens |   ​| ​ | {{http://​www.leg.ufpr.br/​~eferreira/​CE064/​dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} ​|+| 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 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.
-   ​- ​Classificação+   ​- ​Métodos baseados em árvores
-       ​* ​Regressão logística;​ +       ​* ​Árvores de decisão;
-       * Classificação por árvores;+
        * Randon Forest;        * Randon Forest;
-       * Bagging.  +       ​* ​Bootstrap Aggregation (Bagging)
-   - Métodos de reamostragem:​ +       ​* ​Boosting.
-       * 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.
 +   - Aprendizado não supervisionado:​
 +       * Análise de componentes principais;
 +       * K-means Clustering;
 +       * Hierarchical Clustering. ​
 +   - Redes neurais artificiais:​
 +       * Perceptron;
 +       * Back-Propagation. ​
    - Manipulação de textos e imagens.    - Manipulação de textos e imagens.
- 
  
  

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