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title: "Machine Learning"
author: |
  Prof. [Eduardo Vargas Ferreira](https://eduardoleg.github.io/) &
  Prof. [Walmes Marques Zeviani](http://www.leg.ufpr.br/~walmes)
bibliography: config/refs.bib
csl: config/ABNT-UFPR-2011-Mendeley.csl
output:
  html_document:
    toc: false
    number_sections: false
    includes:
      before_body: config/header.html
# http://rmarkdown.rstudio.com/rmarkdown_websites.html
---

# Detalhes

  * Carga horária: 60 horas.
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  * Organização:
    - Prof. Eduardo V. Ferreira: exposição teórica.
    - Prof. Walmes M. Zeviani: complemento computacional e estudos de
      caso.
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  * Página mantida pelo Prof. Eduardo: <https://eduardoleg.github.io/machine/>.

| Horário               | Local                |
|:---------------------:|:--------------------:|
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| Ter 19h00 -- 20h30    | Sala multimídia DEST |
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| Qui 20h45 -- 22h15    | Sala multimídia DEST |

# Conteúdo programado

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<div class="alert alert-warning">

  Os slides da parte teórica foram
  [removidos](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/commits/master)
  do repositório mantido pelo prof. Eduardo. Interessados entrar em
  contato com ele.

</div>

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  - Introdução [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Introducao.pdf)
    * Machine Learning na prática;
    * Aprendizado supervisionado e não supervisionado;
    * Função custo;
  - Métodos de reamostragem [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Reamostragem.pdf)
    * Estimando o erro de previsão;
    * Validação cruzada;
    * Bootstrap.
  - Gradiente descendente [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/gradiente.pdf)
    * Batch;
    * Stochastic;
    * Boosting.
  - Regularização [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Regularizacao.pdf)
    * Regressão Ridge;
    * Regressão Lasso;
    * Horseshoe;
    * Elastic net.
  - Métodos baseados em árvores [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Arvores.pdf)
    * Árvores de decisão;
    * Randon Forest;
    * Bootstrap Aggregation (Bagging);
    * Boosting.
  - Support Vector Machines [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Support Vector Machines.pdf)
    * Maximal Margin Classifier;
    * Support vector Classifier;
    * Kernels.
  - Classificação [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Classificacao.pdf)
    * Regressão logística;
    * Análise de discriminante linear;
    * Análise de discriminante quadrática;
    * Naive Bayes.
  - Aprendizado não supervisionado [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/nao_supervisionado.pdf)
    * Análise de componentes principais;
    * K-means Clustering;
    * Hierarchical Clustering;
    * DBSCAN.
  - Redes Neurais Artificiais:
    * Introdução;
    * Backpropagation algorithm;
    * Aplicações.
  - Manipulação de textos e imagens:
    * Preprocessamento;
    * Agrupamento e similaridade;
    * Análise de sentimento.
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# Referências bibliográficas

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  * James, G., Witten, D., Hastie, T. e Tibshirani,
    [An Introduction to Statistical Learning](http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20Sixth%20Printing.pdf),
    2013 (livro-texto),
    [Unofficial Solutions](http://blog.princehonest.com/stat-learning);
  * Hastie, T., Tibshirani, R. e Friedman, J.,
    [The Elements of Statistical Learning](http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/),
    2009;
  * Lantz, B., Machine Learning with R, Packt Publishing, 2013;
  * Tan, Steinbach, and Kumar,
    [Introduction to Data Mining](http://www-users.cs.umn.edu/~kumar/dmbook/index.php), Addison-Wesley, 2005;
  * Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, 2006;
  * Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, 1996;
  * Scholkopf and Smola, Learning with Kernels, 2002;
  * Mardia, Kent, and Bibby, Multivariate Analysis, 1979;
  * Duda, Hart, and Stork, Pattern Classification, 2nd Ed., 2002.
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# Atividades e avaliações

| Tipo de avaliação  | Quantidade | Peso na nota final |
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| Sabatinas          |        ~10 |               0.6  |
| Trabalho final     |          1 |               0.4  |
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Pelo menos 25% das piores notas das sabatinas serão eliminadas.  As
sabatinas não serão repostas.  O trabalho final não terá reposição.