Ementa:
Hipóteses em grande escala. Modelagem de dados esparsos. LASSO. LARS. Florestas aleatórias. Boosting. Redes neurais. Deep learning. SVM. Frameworks de Aprendizado de Máquina.
Bibliografia:
Efron, B. Hastie, T. - Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science (2016); Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. - The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2001); James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. - An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R (2013)
Ano de Catálogo: 2018
Créditos: 4
Número de alunos matriculados: 8
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
---|---|---|---|---|---|---|
07:00 | ||||||
08:00 | ||||||
09:00 | ||||||
10:00 | ||||||
11:00 | ||||||
12:00 | ||||||
13:00 | ||||||
14:00 | A - PB01 | A - PB01 | ||||
15:00 | A - PB01 | A - PB01 | ||||
16:00 | ||||||
17:00 | ||||||
18:00 | ||||||
19:00 | ||||||
20:00 | ||||||
21:00 | ||||||
22:00 | ||||||
23:00 |