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CE-064: Introdução ao Machine Learning
Atenção: O exame será dia 11/07 às 19h na sala CT04. Favor confirmar a presença até dia 09/07.
Detalhes da oferta da disciplina
- Curso: Estatística.
- Período: 2016/1.
- Horários e Locais:
- Terça-feira 20:40 - 22:00 (LABEST)
- Quinta-feira 17:30 - 19:00 (LABEST)
- Atendimento: Sexta, 17h30-18h30.
Avaliações
Aulas
| Assunto | Teoria | Prática | Sabatina | Material complementar |
|---|---|---|---|---|
| Introdução | Aula 1 | Statistical Modeling: The Two Cultures | ||
| Regressão Linear - Revisão | Aula 2 | Prática 2 | Exemplo 2 | When do you use machine learning vs. statistical regression? |
| Gradiente descendente | Aula 3 | Prática 3 | Exemplo 3 | Stochastic Gradient Descent Tricks |
| Regularização | Aula 4 | Prática 4 | Exemplo 4 | Regression shrinkage and selection via the lasso |
| Métodos de reamostragem | Aula 5 | Prática 5 | Exemplo 5 | Cross-validation |
| Classificação | Aula 6 | Prática 6 | Exemplo 6 | Regularized Discriminant Analysis |
| Support Vector Machines | Aula 7 | Prática 7 | Exemplo 7 | Learning with kernels |
| Métodos baseados em árvores | Aula 8 | Prática 8 | Exemplo 8 | An Empirical Comparison of Supervised Learning Algorithms |
| Manipulação de textos e imagens | Aula 9 | Prática 9 | Exemplo 9 | Dissertacao Larissa Sayuri |
| Aprendizado não supervisionado | Aula 10 | Prática 10 | Exemplo 10 | Brief Review of Regression-Based and Machine Learning Methods |
Exercício 9 Aprendizado não supervisionado
Notas
Programa da disciplina
- Introdução:
- Aprendizado supervisionado e não supervisionado;
- Função custo;
- Revisão de Álgebra matricial.
- Regressão Linear:
- Regressão linear simples e múltipla;
- Estimação dos parâmetros;
- Preditor quantitativo e qualitativo;
- Interpretação.
- 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 Lasso;
- Horseshoe;
- 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:
- 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.
Referências Bibliográficas
* James, G., Witten, D., Hastie, T. e Tibshirani, An Introduction to Statistical Learning, 2013 (livro-texto), Unofficial Solutions;
* Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J., The Elements of Statistical Learning, 2009;
* Tan, Steinbach, and Kumar, Introduction to Data Mining, Addison-Wesley, 2005;
* Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006;
* Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, 1996.
Referência complementar
* Scholkopf and Smola, Learning with Kernels, 2002;
* Mardia, Kent, and Bibby, Multivariate Analysis, 1979;
* Duda, Hart, and Stork, Pattern Classification, 2nd Ed., 2002.
Data Repositories
* Kaggle
* UCI Machine Learning Repository
* Open Gov. Data: dados.gov.br, www.data.gov, www.data.gov.uk;
