Programa do Curso

  • Baías ingénuas
  • Modelos multinomiais
  • Análise de dados categóricos bayesianos
  • Análise discriminante
  • Regressão linear
  • Regressão logística
  • GLM
  • Algoritmo EM
  • Modelos Mistos
  • Modelos Aditivos
  • Classificação
  • KNN
  • Modelos Gráficos Bayesianos
  • Análise Fatorial (FA)
  • Análise de Componentes Principais (PCA)
  • Análise de Componentes Independentes (ICA)
  • Suporte a máquinas de vetores (SVM) para regressão e classificação
  • Impulsionando
  • Modelos de conjunto
  • Redes neurais
  • Modelos ocultos de Markov (HMM)
  • Modelos de estado espacial
  • Agrupamento
  14 horas
 

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