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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/03/02 19:38] e.ferreira |
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/06/08 00:16] e.ferreira |
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Linha 15: | Linha 15: | ||
===== 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 ^ | + | ^ Assunto ^ Teoria ^ Prática ^ Sabatina ^ Material complementar ^ |
- | | 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}}| | + | | 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}}| |
- | | Classificação | | | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regularized Discriminant Analysis.pdf|Regularized Discriminant Analysis}}| | + | | 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}}| |
- | | 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/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}} | |
- | | Manipulação de textos e imagens | | | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | | + | | 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/CE064/10.1.1.60.3232.pdf|An Empirical Comparison of Supervised | ||
+ | Learning Algorithms}} | | ||
+ | | Manipulação de textos e imagens | | | |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | | ||
+ | | Aprendizado não supervisionado | | | |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/nihms-345818.pdf|Brief Review of Regression-Based and Machine Learning Methods}} | | ||
+ | |||
+ | |||
+ | |||
+ | ===== Notas ===== | ||
+ | |||
+ | - {{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 43: | Linha 59: | ||
* Stochastic; | * Stochastic; | ||
* Boosting. | * Boosting. | ||
- | - Classificação: | + | - Seleção de modelos e regularização: |
- | * 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; | * Seleção por Forward e Backward; | ||
* Estimação do erro do teste utilizando Mallow’s Cp, AIC, BIC, R quadrado ajustado; | * Estimação do erro do teste utilizando Mallow’s Cp, AIC, BIC, R quadrado ajustado; | ||
Linha 59: | Linha 66: | ||
* Horseshoe; | * Horseshoe; | ||
* Elastic net. | * Elastic net. | ||
+ | - Métodos de reamostragem: | ||
+ | * Estimando o erro de previsão; | ||
+ | * Validação cruzada; | ||
+ | * Bootstrap. | ||
+ | - Classificação: | ||
+ | * Regressão logística; | ||
+ | * Análise de discriminante linear; | ||
+ | * Análise de discriminante quadrática; | ||
+ | * Naive Bayes. | ||
+ | - Support Vector Machines: | ||
+ | * Maximal Margin Classifier; | ||
+ | * Support vector Classifier; | ||
+ | * Kernels. | ||
- Métodos baseados em árvores: | - Métodos baseados em árvores: | ||
* Árvores de decisão; | * Árvores de decisão; | ||
Linha 64: | Linha 84: | ||
* Bootstrap Aggregation (Bagging); | * Bootstrap Aggregation (Bagging); | ||
* Boosting. | * Boosting. | ||
- | - Support Vector Machines: | ||
- | * Maximal Margin Classifier; | ||
- | * Support vector Classifier; | ||
- | * Kernels. | ||
- Aprendizado não supervisionado: | - Aprendizado não supervisionado: | ||
* Análise de componentes principais; | * Análise de componentes principais; | ||
* K-means Clustering; | * K-means Clustering; | ||
* Hierarchical Clustering. | * Hierarchical Clustering. | ||
- | - Redes neurais artificiais: | + | - Manipulação de textos e imagens. |
- | * Perceptron; | + | |
- | * Back-Propagation. | + | |
- | - Manipulação de textos e imagens. | + | |