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Notas de
Aula
Introdução
Regressão Linear e Seleção de Modelos
Seleção de Modelo e Lasso
Introdução a Métodos Não Paramétricos
Manipulação de Texto e Imagem
Splines
Regressão e Classificação
Análise de Descriminante
Aplicações de Texto
Árvores de Decisão
Florestas, Bagging e Bosting
Kernel e SVM
Redes Neurais
PCA
Clustering
Clustering (Larissa)
Regras de Associação
Sistema de Recomendação
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Lista de
Exercícios:
Lista 1
(worldDevelopmentIndicators,
dadosFacesAltaResolucao, duplas )
Lista 2
( dadosReviewGoogle, titanic,
duplas )
Lista 3
( duplas )
Lista 4
( dadosReviewGoogle ,
Lista4 ,
duplas )
Códigos
R:
Lasso
Bayesian Lasso
( Model)
Text Mining
Image Mining (Fig)
Splines
Spam Classification (Spambase)
Discriminant Analysis
Trees (Train)
Forest
SVM
Rede Neural, Bayesian
PCA
Clustering (HATCO)
Regras de Associação
Sistemas de Recomendação -->
YouTube Videos/Extra:
NaiveBayes
Gradient Boost
Ada Boost 1 (menor)
Ada Boost 2 (maior)
Neural Network Playground
PCA
Clustering
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