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Programa do Curso
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Pré-processamento de dados
- Data Cleaning
- Integração e transformação de dados
- Redução de dados
- Discretização e geração de hierarquia de conceitos
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Inferência estatística
- Distribuições de probabilidade, variáveis aleatórias, teorema do limite central
- Amostragem
- Intervalos de confiança
- Inferência estatística
- Testes de hipóteses
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Regressão linear multivariada
- Especificação
- Seleção de subconjuntos
- Estimação
- Validação
- Previsão
-
Métodos de classificação
- Regressão logística
- Análise discriminante linear
- K-vizinhos mais próximos
- Naive Bayes
- Comparação dos métodos de classificação
-
Neural Networks
- Adaptação das redes neuronais
- Questões relacionadas com o treino de redes neuronais
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Árvores de decisão
- Árvores de regressão
- Árvores de classificação
- Árvores versus modelos lineares
-
Bagging, Random Forests, Boosting
- Ensacamento
- Random Forests
- Reforço
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Máquinas de vectores de suporte e disco flexível
- Classificador de margem máxima
- Classificadores de vectores de suporte
- Máquinas de vectores de suporte
- SVMs de 2 e mais classes
- Relação com a regressão logística
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Análise de componentes principais
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Agrupamento
- Agrupamento K-means
- Agrupamento K-medoids
- Agrupamento hierárquico
- Agrupamento baseado na densidade
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Avaliação e seleção de modelos
- Enviesamento, variância e complexidade do modelo
- Erro de previsão na amostra
- A abordagem Bayesiana
- Validação cruzada
- Métodos Bootstrap
28 Horas
Declaração de Clientes (5)
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Marta Melloch - Amazon Development Center Poland Sp. z o.o.
Curso - Data Mining and Analysis
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Curso - Data Mining and Analysis
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Jessica Chaar
Curso - Data Mining and Analysis
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youssef chamoun
Curso - Data Mining and Analysis
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