Currículo
Aprendizagem e Análise Estatística 02385
Contextos
Groupo: Gestão > 3º Ciclo > Parte Escolar > Optativas
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
No final desta UC, os estudantes deverão ter conhecimentos sobre: OA1: Os conceitos básicos no domínio da Aprendizagem e Análise Estatística OA2: Técnicas de aprendizagem supervisionada OA3: Técnicas de aprendizagem não supervisionada OA4: Estratégias de aprendizagem
Programa
P1:APRENDIZAGEM E ANÁLISE ESTATÍSTICA - CONCEITOS BÁSICOS Amostras base de Aprendizagem Funções objectivo em aprendizagen O compromisso enviezamento-variância P2: TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PARA APRENDIZAGEM SUPERVISIONADA Árvores de classificação e regressão e Regras de decisão Redes Neuronais P3:TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM PARA APRENDIZAGEM Não SUPERVISIONADA Algoritmo Two-Step P4: ESTRATÉGIAS DE APRENDIZAGEM Boosting Bagging Modelos combinados A seleção de variáveis
Método de Avaliação
A avaliação será realizada mediante: - 3 relatórios (trabalhos de grupo) efetuados nas aulas laboratoriais - ponderação de 15% para cada. - Participação em aula (ponderação 5%). - Relatório individual (máximo de 10 páginas) sobre análise de dados com SPSS (ponderação 50%). A aprovação exige uma assiduidade mínima de 2/3 das aulas e nota mínima de 10 valores.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 125.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- HASTIE, T., TIBSHIRANI, R. & FRIEDMAN, J. 2009. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer.:
Secundária
- EFRON, B.; HASTIE, T. Computer Age Statistical Inference: Algorithms. Evidence and Data Science, Institute of Mathematical Statistics Monographs, 2016. ALPAYDIN, E. 2010. Introduction to machine learning, Cambridge, Massachusetts and London, England, MIT press. JAMES, G.; WITTEN, D.; HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R. Springer. :