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A disciplina objetiva capacitar o aluno a:- Aplicar os conceitos de análise de dados multivariados e regressão linear na construção de algoritmos aplicados em problemas de engenharia.

Visão geral e conceitos básicos em aprendizagem de máquinas. Distribuições de dados multivariados. Modelos paramétricos de regressão linear. Uso de kernels em modelos de regressão linear. Aplicação a problemas de engenharia.

- Johnson, R. A. and Wichern, D. W.: Applied Multivariate Statistical Analysis. 6th ed.; Upper Saddle River: Prentice Hall (2007) - Bishop, C. M.: Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer (2006) - Friedman, J. & Hastie, T. & Tibshirani, R.: The Elements of Statistical Learning - Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed.; New York: Springer (2009)

- James, G. & Witten, D. & Hastie, T. & & Tibshirani, R.: An Introduction to Statistical Learning. New York: Springer (2013) - Murphy, K.P.: Machine Learning – A Probabilistic Perspective. Cambridge: MIT Press (2012) - Montgomery, D. C. & Pech, E. A & Vining, G. G.: Introduction to Linear Regression Analysis. 5th ed.; Hoboken: Wiley (2012) - Hair Jr., F. & Black, W. C. & Babin, B. J. & Anderson, R. E. & Tatham, R. L.: Análise Multivariada de Dados. 6th ed.; Porto Alegre: Bookman (2009) - Devore, Jay L.: Probabilidade e Estatística para Engenharia e Ciências. 3ª ed.; São Paulo: Cengage (2018)