Sumários
AULA 5 PACDII 2024-25 - A. NÃO SUPERVISIONADA ( I I ) 3 DBSCAN (DENSITY BASED SPATIAL CLUSTERING OF APPLICATIONS WITH NOISE) : VALIDAÇÃO E INTERPRETAÇÃO DE RESULTADOS
15 Outubro 2024, 13:00 • Rodrigo Alvarez
Revisão de K-means e PAM (vídeo da aula StatQuest). Explicação do DBSCAN para Agrupamento dos dados multishapes. Parâmetros do DBSCAN (epsilon e min_points). Conceitos básicos no DBSCAN (Core Points, Reachability, Outliers). DBSCAN step by step (vídeo da aula StatQuest). Data set Museums of Washington para Agrupamento por DBSCAN. Explicação do Método Elbow usando KNN para calibração do epsilon. DBSCAN em dados imbalanced. Vantagens e Desvantagens do DBSCAN. Ferramentas para análise de mapa geográfico (QGIS e Google Geolocation API). Exercício Aula Prática (TEMPLATE_Exercicio Sessao 5). Ficheiro compilado com Exercicios das Aulas 1 a 5 para entregar por email (1 por grupo).
Aprendizagem Supervisionada
9 Outubro 2024, 18:00 • Mafalda de Ponte
Aprendizagem supervisionada: validação e interpretação de resultados
Aula 8 . Aprendizagen não Supervisionada
9 Outubro 2024, 14:30 • Anabela Costa
Conclusão do sumário anterior.
Aula 7 - Aprendizagem não Supervisionada
9 Outubro 2024, 13:00 • Anabela Costa
Classificação não-supervisionada: interpretação de resultados