Ementa:
Redução de dimensionalidade, clusterização (kmeans, hierárquica, GMM), clusterização em grafos, fatoração não negativa de matrizes, mineração de itens frequentes, sistemas de recomendação.
Bibliografia:
Trevor Hastie and Robert Tibshirani. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2016 Christopher M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2007, Katti Faceli. Inteligência Artificial. Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina, 2011 L. Kaufman and P.J. Rousseeuw. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley &Sons, 1990.
Ano de Catálogo: 2020
Créditos: 2
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 13
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Segunda parte do semestre
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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