Ementa
Introdução ao Aprendizado de Máquina. Regressão Linear e Seleção de Modelos. Regressão Linear Moderna: Lasso e Penalização. Nearest Neighbors e Árvores de Regressão. Regressão Logística e Seleção de Modelos. Naive Bayes e Classificadores Plug-in. Análise de Discriminante e Nearest Neighbors. Árvores e Florestas de Classificação. Bagging, Boosting. SVM. Redução de Dimensionalidade. Clustering.
Código da disciplina: EST585
Tipo da atividade: optativa
Créditos mínimo: 3
Carga horária (horas):
Teórica | Prática | Total |
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45 | 0 |