Ementa: Fundamentos do aprendizado e reconhecimento de padrões; Redução de dimensionalidade; Seleção e combinação de descritores; Agrupamento e aprendizado supervisionado; Classificação de padrões e regressão de funções; Identificação e remoção de padrões anormais; Seleção e fusão de classificadores; Avaliação de técnicas de classificação e testes estatísticos.
Bibliografia: R. O. Duda, P. E. Hart, and D.G. Stork, Pattern Classification, Wiley, 2nd. Edition, 2001. Tom Mitchell. Machine Learning, McGraw Hill, 1997. L. I. Kuncheva, Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms, Wiley-Interscience, 2004. S. Haykin, Redes Neurais: Princípios e Prática, 2nd. Edition, Bookman, 2001. K. Fugunaga, Introduction to Statistical Pattern Recognition, Academic, 1990. L. Kaufman and P.J. Rousseeuw. Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley & Sons, 1990.
Ano de Catálogo: 2021
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 42
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
Reservas:
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