Programa do Curso

Introdução à mineração de dados e Machine Learning

  • Aprendizado estatístico vs. aprendizado de máquina
  • Iteração e avaliação
  • Troca entre polarização e variância

Regressão

  • Regressão linear
  • Generalizações e Não Linearidade
  • Exercícios

Classificação

  • Atualização Bayesiana
  • Baías ingénuas
  • Análise discriminante
  • Regressão logística
  • K-vizinhos mais próximos
  • Máquinas de vetores de suporte
  • Redes neurais
  • Árvores de decisão
  • Exercícios

Validação cruzada e reamostragem

  • Abordagens de validação cruzada
  • Bootstrap
  • Exercícios

Aprendizagem não supervisionada

  • Agrupamento K-means
  • Exemplos
  • Desafios da aprendizagem não supervisionada e além dos K-means

Tópicos avançados

  • Modelos de conjunto
  • Modelos mistos
  • Impulsionando
  • Exemplos

Redução multidimensional

  • Análise Fatorial
  • Análise do componente principal
  • Exemplos

Requisitos

Este curso faz parte do conjunto de competências do Cientista de Dados (Domínio: Técnicas e Métodos Analíticos)

  14 horas
 

Número de participantes


Inicia

Termina


Dates are subject to availability and take place between 09:30 and 16:30.
Open Training Courses require 5+ participants.

Declaração de Clientes (1)

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