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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/03/09 12:24] e.ferreira |
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/04/09 13:31] e.ferreira |
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Linha 17: | Linha 17: | ||
{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Instrut.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 ^ 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 | | | {{https://www.quora.com/When-do-you-use-machine-learning-vs-statistical-regression|When do you use machine learning vs. statistical regression?}} | | + | | Regressão Linear - Revisão |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regressão Linear - Revisão.pdf|Aula 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/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://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/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/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}} | | ||
+ | | 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.pdf|Sabatina 1}} | ||
+ | |||
+ | |||
===== Programa da disciplina ===== | ===== Programa da disciplina ===== | ||
Linha 43: | Linha 54: | ||
* Stochastic; | * Stochastic; | ||
* Boosting. | * Boosting. | ||
- | - Classificação: | + | - 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. | ||
+ | - Classificação: | ||
* Regressão logística; | * Regressão logística; | ||
* Análise de discriminante linear; | * Análise de discriminante linear; | ||
Linha 52: | Linha 70: | ||
* 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: | - Métodos baseados em árvores: | ||
* Árvores de decisão; | * Árvores de decisão; | ||
Linha 72: | Linha 83: | ||
* K-means Clustering; | * K-means Clustering; | ||
* Hierarchical Clustering. | * Hierarchical Clustering. | ||
- | - Redes neurais artificiais: | ||
- | * Perceptron; | ||
- | * Back-Propagation. | ||
- Manipulação de textos e imagens. | - Manipulação de textos e imagens. | ||