Nível
Graduação
Nome da disciplina
Inferência Estatística para Dados de Alta Dimensão
Número de Créditos
5
Oferecimento
A Critério da Unidade
Pré-requisito
ME613
Ementa
Hipóteses em grande escala. Modelagem de dados esparsos. LASSO. LARS. Florestas aleatórias. Boosting. Redes neurais. Deep learning. SVM. Frameworks de Aprendizado de Máquina.
Conteúdo / Programa
<br><br><br> <br> Modelagem de dados esparsos<br><br> <br> <br> Regressão stepwise<br> <br> <br> LASSO<br> <br> <br> LARS<br> <br> <br> <br> <br> Florestas aleatórias<br><br> <br> <br> Florestas aleatórias<br> <br> <br> Boosting<br> <br> <br> <br> <br> Redes Neurais<br> <br> <br> Support vector machines<br> <br> <br> Inferência após seleção de modelos<br> <br> <br> Aprendizado de Máquina com Algoritmos Combinados: Stacked ensembles<br> <br> <br> Frameworks de Aprendizado de Máquina (caret, H2O, TensorFlow)<br> <br><br><br>
Referência Bibliográfica
Efron, B. Hastie, T. - Computer Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science (2016)<br><br> <br><br>Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. - The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction (2001)<br><br> <br><br>James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. - An Introduction to Statistical Learning - with Applications in R (2013)<br><br><br>
Forma de Avaliação
Por nota e frequência
