Aprendizagem de Máquina

 

1º Semestre 2015

Informações Gerais

PROVA: quinta-feira 11/06

ENTREGA E DEFESA DO TRABALHO: segunda-feira 15/06

ACESSE O TRABALHO AQUI

1.Teoria da Decisão Bayesiana I

·         Seções 2.1, 2.2, 2.3.0, 2.4 do Duda, Hart & Stork

2.Teoria da Decisão Bayesiana II

·         Seções 2.5, 2.6, 2.9 do Duda, Hart & Stork

 

3. Estimação Paramétrica I

·         Seções 3.1, 3.2, 3.8 do Duda, Hart & Stork

4. Misturas I

·         Seções 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.14 do Duda, Hart & Stork 

5. Tecnicas não-parametricas

·         Seções 4.1, 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6 do Duda, Hart & Stork

6. Combinação de Classificadores

·         Seções 9.5, 9.7 Duda, Hart & Stork

·        On Combining Classifiers

`7. Avaliação de Classificadores I

·         Statistical Comparisons of Classifiers over Multiple Data Sets

·        WilcoxonTable2005

·        Nemenyi_critval

·        bonferroni

8. Aprendizagem não Supervisionada e Clustering I

·        Seções 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 10.10 do Duda, Hart & Stork

·        AnaliseAgrupamento-0

·        Artigo1

·        Artigo2

9. Aprendizagem não Supervisionada e Clustering II

10. Aprendizagem não Supervisionada e Clustering III:

·        Artigo1

 

Prova:

Bibliografia:

Aprendizagem Estatística

1. Duda, R. O., Hart, P. E. and Stork, D. G. Pattern Classification. John Wiley & Sons, 2001.

2. C. M. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning, 2006

3. Andrew R. Web. Statistical Pattern Recognition

4. Johson, R.A., Wichern, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis. Prentice Hall, 1999