Ementa:
Parte 1: Paradigma de aprendizado supervisionado: métodos lineares de regressão; métodos lineares de classificação; classificadores não-lineares.
Parte 2: Paradigma de aprendizado não-supervisionado: agrupamento de dados (clustering); principais métodos de análise de variáveis latentes; análise de componentes principais e análise de componentes independentes.
Bibliografia: -
Ano de Catálogo: 2021
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 20
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 07:00 | ||||||
| 08:00 | ||||||
| 09:00 | ||||||
| 10:00 | ||||||
| 11:00 | ||||||
| 12:00 | ||||||
| 13:00 | ||||||
| 14:00 | ||||||
| 15:00 | ||||||
| 16:00 | ||||||
| 17:00 | ||||||
| 18:00 | ||||||
| 19:00 | A - UL90 | |||||
| 20:00 | A - UL90 | |||||
| 21:00 | A - UL90 | |||||
| 22:00 | A - UL90 | |||||
| 23:00 |