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Diferenças
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pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/04/11 23:39] e.ferreira |
pessoais:e.ferreira:ce064 [2016/07/06 14:49] (atual) e.ferreira |
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| Linha 1: | Linha 1: | ||
| ====== CE-064: Introdução ao Machine Learning ====== | ====== CE-064: Introdução ao Machine Learning ====== | ||
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| + | <WRAP center round important 60%> | ||
| + | <fs large><fc #FF0000>Atenção:</fc> O exame será dia 11/07 às 19h na sala CT04. Favor confirmar a presença até dia 09/07. | ||
| + | </fs> | ||
| + | </WRAP> | ||
| Linha 27: | Linha 32: | ||
| | 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}}| | | 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}}| | ||
| | 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}}| | | 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/Métodos de reamostragem.pdf|Aula 5}} | | | {{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}} | |
| - | | Classificação | | | | {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Regularized Discriminant Analysis.pdf|Regularized Discriminant Analysis}}| | + | | 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}}| |
| - | | Manipulação de textos e imagens | | | |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/dissertacao_larissa_sayuri.pdf|Dissertacao Larissa Sayuri}} | | + | | 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}} | |
| - | | Aprendizado não supervisionado | | | |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/nihms-345818.pdf|Brief Review of Regression-Based and Machine Learning Methods}} | | + | | 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/Não_supervisionado.rar|Prática 10}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/Exercício 9 Aprendizado não supervisionado.html|Exemplo 10}} |{{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/nihms-345818.pdf|Brief Review of Regression-Based and Machine Learning Methods}} | | ||
| ===== Notas ===== | ===== Notas ===== | ||
| - | - {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/sabatina1,2,3.pdf|Sabatina 1 2 e 3}} | + | * {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/sabatina_todas.pdf|Sabatinas}} |
| + | * {{http://www.leg.ufpr.br/~eferreira/CE064/final.pdf|Resultado final}} | ||
| Linha 61: | Linha 70: | ||
| * Horseshoe; | * Horseshoe; | ||
| * Elastic net. | * Elastic net. | ||
| + | - Métodos de reamostragem: | ||
| + | * Estimando o erro de previsão; | ||
| + | * Validação cruzada; | ||
| + | * Bootstrap. | ||
| - Classificação: | - Classificação: | ||
| * Regressão logística; | * Regressão logística; | ||
| Linha 66: | Linha 79: | ||
| * Análise de discriminante quadrática; | * Análise de discriminante quadrática; | ||
| * Naive Bayes. | * Naive Bayes. | ||
| - | - Métodos de reamostragem: | + | - Support Vector Machines: |
| - | * Estimando o erro de previsão; | + | * Maximal Margin Classifier; |
| - | * Validação cruzada; | + | * Support vector Classifier; |
| - | * Bootstrap. | + | * Kernels. |
| - Métodos baseados em árvores: | - Métodos baseados em árvores: | ||
| * Árvores de decisão; | * Árvores de decisão; | ||
| Linha 75: | Linha 88: | ||
| * 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. | ||
| - | - Manipulação de textos e imagens. | + | - Manipulação de textos e imagens. |
