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: 2022
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 8
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
Não possui reservas.| Hora | Segunda | Terça | Quarta | Quinta | Sexta | Sábado |
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