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SME0829 - Aprendizado de Máquina (2023)
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◄ Análise de componentes principais (ACP, PCA)
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PLANILHA DE NOTAS
Avisos
Fórum
Programa da disciplina - JupiterWeb
Cronograma
Apresentação da disciplina
Repositório github
Link meet
Questionário 1 - até 28/04/2023
Comparação de classificadores na base de dados Iris
Questionário 2 - até 01/06/2023
Temas e grupos do trabalho prático - Preencher até 03/05/2023
Descrição do trabalho
Entrega do trabalho prático - até 07/07/2023
Pré-processamento de dados em Python
Aprendizado Supervisionado: Regressão e Regularização
Análise discriminante linear - Aplicação em Python
Aprendizado_Supervisionado_Classificacao_binária
Aplicação KNN dados iris
Nadaraya-Watson kernel regression smoother (em R)
Nadaraya-Watson kernel Smoothing (Python)
Aplicação Naive Bayes - dados iris
Árvores e ensemble - Jogar tênis
Árvores e ensemble - COVID
SVM Prática 1
SVM Prática 2 - Não linear
SVM - Classificação de SPAM
Perceptron para funções lógicas AND e OR
MLP para função XOR (Ou exclusivo)
Classificador MLP para dados iris
Aprendizado profundo com redes recorrentes
Análise de Componentes Principais
Análise de agrupamentos
Dados wine
Pré-processamento de dados em Python
Análise discriminante linear
Regressão logística e MLGs
Sugestão: Árvores de Decisão: Entropia e Ganho por Fernando dos Santos
Aplicação em Python de Regressão logística e KNN
Usp do Pycaret (Francisco Miranda)
Revisão de Probabilidades e Classificador Naive Bayes
Linear models for Regression
Análise discriminante linear
Regressão logística
Análise de componentes principais (ACP, PCA)
The Ultimate Guide to AdaBoost, random forests and XGBoost
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