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# Conteúdo programado
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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.
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- Introdução [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Introducao.pdf)
- Introdução [Aula teórica](./slides/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)
- Métodos de reamostragem [Aula teórica](./slides/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)
- Gradiente descendente [Aula teórica](./slides/gradiente.pdf)
* Batch;
* Stochastic;
* Boosting.
- Regularização [Aula teórica](https://gitlab.c3sl.ufpr.br/eferreira/Machine/blob/master/Regularizacao.pdf)
- Regularização [Aula teórica](./slides/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)
- Métodos baseados em árvores [Aula teórica](./slides/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)
- Support Vector Machines [Aula teórica](./slides/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)
- Classificação [Aula teórica](./slides/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)
- Aprendizado não supervisionado [Aula teórica](./slides/nao_supervisionado.pdf)
* Análise de componentes principais;
* K-means Clustering;
* Hierarchical Clustering;
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