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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 [2016/06/28 00:42] e.ferreira |
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| Linha 1: | Linha 1: | ||
| ====== CE-064: Introdução ao Machine Learning ====== | ====== CE-064: Introdução ao Machine Learning ====== | ||
| + | |||
| + | <WRAP center round important 60%> | ||
| + | <fs large><fc #FF0000>Atenção:</fc> Vamos passar a última aula prática para quinta-feira (30/06). | ||
| + | </fs> | ||
| + | </WRAP> | ||
| Linha 8: | Linha 13: | ||
| * **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 15: | Linha 20: | ||
| ===== Avaliações ===== | ===== Avaliações ===== | ||
| - | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Instru%C3%.pdf|Instruções para o trabalho final}} | + | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Instrut.pdf|Instruções para o trabalho final}} |
| + | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Trabalho_pratico.pdf|Tópicos para o trabalho prático}} | ||
| + | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/pratica1.pdf|Grupos para o trabalho prático}} | ||
| ===== Aulas ===== | ===== Aulas ===== | ||
| - | ^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Material complementar ^ Material para a próxima aula ^ | + | ^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Sabatina ^ 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 |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regressão Linear - Revisão.pdf|Aula 2}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/pratica2.zip|Prática 2}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Alcides.pdf|Exemplo 2}} | {{https://www.quora.com/When-do-you-use-machine-learning-vs-statistical-regression|When do you use machine learning vs. statistical regression?}} | |
| - | | 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/gradiente descendente.pdf|Aula 3}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Aula3/master.html|Prática 3}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/work2.html|Exemplo 3}} | {{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}} | | | + | | Regularização |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regularização.pdf|Aula 4}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/ridge.html|Prática 4}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/script.html|Exemplo 4}} |{{http://statweb.stanford.edu/~tibs/lasso/lasso.pdf| Regression shrinkage and selection via the lasso}}| |
| - | | 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/Métodos de reamostragem.pdf|Aula 5}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/metodosDeReamostragem.html|Prática 5}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/script1.html|Exemplo 5}} | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/ency-cross-validation.pdf|Cross-validation}} | |
| + | | Classificação |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Classificação.pdf|Aula 6}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/pratica6.html|Prática 6}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/work5.html|Exemplo 6}} | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regularized Discriminant Analysis.pdf|Regularized Discriminant Analysis}}| | ||
| + | | Support Vector Machines |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Support Vector Machines.pdf|Aula 7}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/work6.html|Prática 7}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/svm_ex.html|Exemplo 7}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/learning-with-kernels.pdf|Learning with kernels}} | | ||
| + | | Métodos baseados em árvores |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Arvores.pdf|Aula 8}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Aula_-_Random_Forest.html|Prática 8}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/script7.html|Exemplo 8}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/10.1.1.60.3232.pdf|An Empirical Comparison of Supervised | ||
| + | Learning Algorithms}} | | ||
| + | | Manipulação de textos e imagens |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Manipulando textos e imagens.pdf|Aula 9}} | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Sabatina - Text Mining.rar|Prática 9}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/work8.html|Exemplo 9}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | | ||
| + | | Aprendizado não supervisionado |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Aprendizado não supervisionado.pdf|Aula 10}} | | |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/nihms-345818.pdf|Brief Review of Regression-Based and Machine Learning Methods}} | | ||
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| + | ===== Notas ===== | ||
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| + | - {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/sabatina1,2,3,4,5,6.pdf|Sabatina 1, 2, 3, 4, 5 e 6}} | ||
| + | |||
| + | |||
| ===== Programa da disciplina ===== | ===== Programa da disciplina ===== | ||
| Linha 34: | Linha 56: | ||
| * 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. | ||
| + | - 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: | ||
| - | * Regressão logística; | ||
| - | * Classificação por árvores; | ||
| - | * Randon Forest; | ||
| - | * Bagging. | ||
| - Métodos de reamostragem: | - Métodos de reamostragem: | ||
| * Estimando o erro de previsão; | * Estimando o erro de previsão; | ||
| * Validação cruzada; | * Validação cruzada; | ||
| * Bootstrap. | * Bootstrap. | ||
| - | - Redes neurais artificiais: | + | - Classificação: |
| - | * Perceptron; | + | * Regressão logística; |
| - | * Back-Propagation. | + | * Análise de discriminante linear; |
| + | * Análise de discriminante quadrática; | ||
| + | * Naive Bayes. | ||
| - 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. | + | - Métodos baseados em árvores: |
| + | * Árvores de decisão; | ||
| + | * Randon Forest; | ||
| + | * Bootstrap Aggregation (Bagging); | ||
| + | * Boosting. | ||
| + | - Aprendizado não supervisionado: | ||
| + | * Análise de componentes principais; | ||
| + | * K-means Clustering; | ||
| + | * Hierarchical Clustering. | ||
| + | - Manipulação de textos e imagens. | ||
