Descrição
Introdução; Regressão Linear Simples, Polinomial, Múltipla, Geral e ADALINE (Estimador de Mínimos Quadrados), Árvore de Regressão, Floresta Aleatória (Random Forest – ensembles), Support Vector Regression e a importância de pré-processamento; Classificação (K-NN) e mais sobre regressão, Árvore de Classificação, Perceptron Simples; Agrupamento – como utilizar para abordar problemas que não são explicitamente de agrupamento.
Pré-requisitos
Datas e horários
10, 12, 14, 19 e 21 de fevereiro, das 14h00 às 18h00
Local
PPGMCS – UNIMONTES
Valor
R$ 30
Professor
Renato Dourado Maia
Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela UFMG, mestre e doutor em Engenharia Elétrica, também pela UFMG. É docente da Universidade Estadual de Montes Claros e membro do corpo permanente do Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional e Sistemas, da Universidade Federal de Minas Gerais, da Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros. Enquanto pesquisador, os seus principais interesses são Mineração de Dados, Machine Learning e Otimização. Corredor, adora poesia, guitarras e papear com estudantes e professores.