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disciplinas:ce221b [2007/05/28 18:31] joel |
disciplinas:ce221b [2007/08/20 09:30] (atual) joel |
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| Linha 9: | Linha 9: | ||
| - Métodos Não-Paramétricos | - Métodos Não-Paramétricos | ||
| - Métodos de Aprendizado de Máquina | - Métodos de Aprendizado de Máquina | ||
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| - | ==== Alunos ==== | ||
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| - | [[josielgv@yahoo.com.br |Josiel Gerson Vidolin]] Horários: seg(18:30-19:30) | ||
| ==== Links de Interesse ==== | ==== Links de Interesse ==== | ||
| Linha 60: | Linha 56: | ||
| </bibtex> | </bibtex> | ||
| - | ==== Atividades do Estudo Dirigido ==== | + | ==== Links de Interesse ==== |
| - | - Atividade 1: Leitura do capítulo inicial do livro: //Exploratory Data Analysis// e //Análise Exploratória de Dados: técnicas robustas// e //Introdução à mineração de dados// | + | * [[http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-nonparametric-regression.pdf| Regressão não-paramétrica no R]] |
| - | - Atividade 2: Leitura do capítulo 7 do livro //Análise Exploratória de Dados// que trata de análise de resíduos e aplicação em um conjunto de dados para o problema regressão. | + | * {{disciplinas:relator.pdf|Modelo de Relatório}} |
| - | - Atividade 3: Aplicação de técnicas não paramétricas. Nesta atividade, o aluno utilizará as seguintes funções do R: //density//, //lowess//,//locfit// e //decompose//. Leitura do material : [[http://cran.r-project.org/doc/contrib/Fox-Companion/appendix-nonparametric-regression.pdf| Regressão não-paramétrica no R]] | + | |
| - | - Atividade 4: Uso de técnicas de inteligência artificial. | + | |
