Técnicas de aprendizado de máquina estatístico para classificação, agrupamento e detecção de outliers.
- Técnicas para classificação:
- Introdução ao aprendizado supervisionado
- Métodos lineares clássicos (LDA)
- k-vizinhos
- Avaliação e comparação de metodos
- Indução de arvores decisão
- Redes neurais
- Redes bayesianas
- Support vector machines
- Redução de dimensionalidade
- Meta-heuristicas
- Técnicas para agrupamento:
- k-média e k-medoids
- Rede de Kohonen e mapas auto-organizaveis
- Fuzzy C-means
- Agrupamento hierárquico
- Agrupamento espectral
- Técnicas de detecção de outliers:
- Métodos generativos e descritivos
- Indução de redes bayesianas
- Métodos baseados em distribuições