Aprendizado de Máquina

Disciplina: Aprendizado de máquina

Créditos: 4

Ementa

Análise e pré-processamento de dados. Aprendizado supervisionado. Aprendizado não-supervisionado. Avaliação de modelos preditivos e descritivos. Tópicos avançados em aprendizado de máquina e Mineração de Dados.

Bibliografia

Básica:

  1. FACELI, K., LORENA, A.C., GAMA, J., CARVALHO, A.C.P.L.F. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Rio de Janeiro: LTC, 2011. 378 p.
  2. TAN, P. N. STEINBACH, M. KUMAR, V. Introduction to Data Mining. Addison-Wesley, 2005. 769 p.
  3. Mitchell, T. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997. 432 p.

Complementar:

  1. ALPAYDIN, E. Introduction to machine learning. 2nd edition, Cambridge (UK): The MIT Press, 2010. 537 p.
  2. BISHOP, C.M., Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006. 738 p.
  3. WITTEN, I.; FRANK, E. Data mining: practical machine learning tools and techniques with java implementations. San Francisco (CA): Morgan Kaufmann, 2000. 371 p.
  4. DUDA, R., HART, P., STORK, D. Pattern Classification. 2nd edition, Wiley, 2000. 680 p. MARSLAND, S. Machine Learning: An Algorithmic Perspective. Chapman & Hall/CRC, 2009. 406 p.