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Júpiter - Sistema de Graduação

Instituto de Matemática e Estatística
 
Estatística
 
Disciplina: MAE0501 - Aprendizagem Estatística em Altas Dimensões
Statistical Learning in High Dimensions

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2019 Desativação:

Objetivos
Apresentar técnicas atuais de aprendizagem estatística, no caso clássico e no caso de altas dimensões, isto é, quando o número de parâmetros a serem estimados é muito maior que o número de observações. Fornecer ferramentas teóricas de análise e exemplos práticos de aplicação.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
4879276 - Florencia Graciela Leonardi
 
Programa Resumido
Introdução a diferentes métodos de aprendizagem estatística, dos pontos de vista clássico e de alta dimensão. Métodos de seleção e avaliação de modelos.
 
 
 
Programa
1 - Introdução à aprendizagem estatística supervisionada. 2 - Modelos lineares para regressão e classificação. 3 - O método LASSO e o problema de seleção de variáveis. 4 - Avaliação e seleção de modelos. 5 - Método de k-vizinhos mais próximos, máquinas de vetores suporte e redes neurais. 6 - Método "bagging", florestas aleatórias e método "boosting". 7 - Modelos gráficos. 8 - Aprendizagem não supervisionada.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas e Exercícios.
Critério
Média ponderada de provas e exercícios.
Norma de Recuperação
A disciplina não prevê recuperação.
 
Bibliografia
     
1- T. Hastie, R. Tibshirani & J. Friedman. The Elements of Statistical Learning. 2nd edition. Springer, 2009. 2- G. James, D. Witten, T. Hastie & R. Tibshirani. An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer, 2013. 3- T. Hastie, R. Tibshirani & M. Wainwright. Statistical Learning with Sparsity. The Lasso and Generalizations. CRC Press, 2015. 4- P. Bühlmann & S. Van de Geer. Statistics for High-dimensional Data. Springer, 2011. 5- C. Giraud. Introduction to High-dimensional Statistics. CRC Press, 2014.
 

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