Universidade Federal do Espírito Santo

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Informações Gerais
Disciplina:
Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina ( PGEM8301 )
Unidade:
Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica
Tipo:
Optativa
Período Ideal no Curso:
Sem período ideal
Nota Mínima para Aprovação:
6.00
Carga Horária:
60
Número de Créditos:
4

Objetivos

Ementa
Visão geral e conceitos básicos em aprendizagem de máquinas. Conceitos de análise de distribuições de dados multivariados. Modelos de regressão linear e logística. Regressão regularizada. Aplicação em problemas de engenharia.

Bibliografia
- Johnson, R. A. and Wichern, D. W.: Applied Multivariate Statistical Analysis. 6 th ed. Upper Saddle River, N.J.: Prentice Hall (2007). - Murphy, K.P.: Machine learning: a probabilistic perspective. Cambridge, MA: MIT Press (2012). - Friedman, J., Hastie, T., and; Tibshirani, R.: The elements of statistical learning. New York, NY, USA: Springer Series in Statistics (2001). - James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R.: An introduction to statistical learning (with applications in R). New York: Springer (2013). - Montgomery, D. C.; Pech, E. A; Vining, G. G.: Introduction to Linear Regression Analysis. 5 th ed. Hoboken, N.J. : Wiley (2012). - Rajaraman, A. and Jeffrey D. U.: Mining of massive datasets. Cambridge University Press (2011). - Hair J. F. et. al.: Análise multivariada de dados. 6 th ed. Porto Alegre: Bookman editora (2009). - Montgomery, D. C., and George C. R.: Estatística aplicada e probabilidade para engenheiros. 2 th ed. Rio de Janeiro: Editora LTC (2003).

Bibliografia Complementar
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