Programa do Curso
Pré-processamento de dados Data Cleaning Integração e transformação de dados Redução de dados Discretização e geração de hierarquia de conceito
Inferência estatística Distribuições de probabilidade, Variáveis aleatórias, Teorema do limite central
AmostragemIntervalos de confiançaInferência estatísticaTestando hipótesesEspecificação de regressão linear multivariadaSeleção de subconjunto
EstimativaValidaçãoPrediçãoMétodos de classificação Regressão logísticaAnálise discriminante linearK-vizinhos mais próximos
Baías ingénuasComparação de métodos de classificaçãoNeural Networks Ajustando redes neuraisProblemas de treinamento de redes neuraisÁrvores de decisão Árvores de regressãoÁrvores de classificação
Árvores versus modelos linearesEnsacamento, Random Forests, Impulsionando o ensacamentoRandom Forests
ImpulsionandoMáquinas de vetores de suporte e classificador de margem máxima de disco flexívelClassificadores de vetores de suporteMáquinas de vetores de suporte
2 e mais classes SVM'sRelação com regressão logísticaAnálise de Componentes PrincipaisClustering K-significa clustering
Agrupamento de K-medóidesAgrupamento hierárquicoClustering baseado em densidadeAvaliação do modelo e viés de seleção, variância e complexidade do modeloErro de previsão na amostraA abordagem bayesiana
Validação cruzadaBootstrap métodos