PO451 - Introdução ao Aprendizado de Máquina - 2S/2026 Imprimir

Ementa:

Panorama de área de aprendizado de máquina. Paradigma de aprendizado supervisionado. Métodos lineares de regressão. Métodos lineares de classificação. Classificação multi-classe. Regressão não linear. Classificadores não lineares (modelos polinomiais, árvores de decisão e redes neurais). Paradigma de aprendizado não supervisionado. Agrupamento de dados (clustering). Análise de componentes principais.

Bibliografia:

MITCHELL, T. M. Machine learning. 1. ed. New York: McGraw-Hill, 1997.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. 2. ed. New York: Springer, 2009.

MURPHY, K. P. Machine learning: a probabilistic perspective. 1. ed. Cambridge: MIT Press, 2012.

GERON, A. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: concepts, tools, and techniques to build intelligent systems. 3. ed. Sebastopol: O’Reilly, 2022.

BISHOP, C. M. Pattern recognition and machine learning. 1. ed. New York: Springer, 2006.

Ano de Catálogo: 2026

Créditos: 4