Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Código: PGEM8301
Curso: Mestrado em Engenharia Mecânica
Créditos: 4
Carga horária: 60
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).
