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# Conteúdo programado # Conteúdo programado
<div class="alert alert-warning"> - Introdução [Aula teórica](./slides/Introducao.pdf)
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>
- Introdução [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Introducao.pdf)
* Machine Learning na prática; * Machine Learning na prática;
* Aprendizado supervisionado e não supervisionado; * Aprendizado supervisionado e não supervisionado;
* Função custo; * Função custo;
- Métodos de reamostragem [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Reamostragem.pdf) - Métodos de reamostragem [Aula teórica](./slides/Reamostragem.pdf)
* Estimando o erro de previsão; * Estimando o erro de previsão;
* Validação cruzada; * Validação cruzada;
* Bootstrap. * Bootstrap.
- Gradiente descendente [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/gradiente.pdf) - Gradiente descendente [Aula teórica](./slides/gradiente.pdf)
* Batch; * Batch;
* Stochastic; * Stochastic;
* Boosting. * Boosting.
- Regularização [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Regularizacao.pdf) - Regularização [Aula teórica](./slides/Regularizacao.pdf)
* Regressão Ridge; * Regressão Ridge;
* Regressão Lasso; * Regressão Lasso;
* Horseshoe; * Horseshoe;
* Elastic net. * Elastic net.
- Métodos baseados em árvores [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Arvores.pdf) - Métodos baseados em árvores [Aula teórica](./slides/Arvores.pdf)
* Árvores de decisão; * Árvores de decisão;
* Randon Forest; * Randon Forest;
* Bootstrap Aggregation (Bagging); * Bootstrap Aggregation (Bagging);
* Boosting. * Boosting.
- Support Vector Machines [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Support Vector Machines.pdf) - Support Vector Machines [Aula teórica](./slides/Support Vector Machines.pdf)
* Maximal Margin Classifier; * Maximal Margin Classifier;
* Support vector Classifier; * Support vector Classifier;
* Kernels. * Kernels.
- Classificação [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Classificacao.pdf) - Classificação [Aula teórica](./slides/Classificacao.pdf)
* Regressão logística; * Regressão logística;
* Análise de discriminante linear; * Análise de discriminante linear;
* Análise de discriminante quadrática; * Análise de discriminante quadrática;
* Naive Bayes. * Naive Bayes.
- Aprendizado não supervisionado [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/nao_supervisionado.pdf) - Aprendizado não supervisionado [Aula teórica](./slides/nao_supervisionado.pdf)
* Análise de componentes principais; * Análise de componentes principais;
* K-means Clustering; * K-means Clustering;
* Hierarchical Clustering; * Hierarchical Clustering;
......
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