Ensino
Doutorado
Tópicos em Visão Computacional: Aprendizagem por máquina
Teoria da Decisão
Estatística: estimação e predição. Relação com aprendizagem supervisionada.
Métodos Lineares: regressão e classificação. Métodos não-lineares: basis
expansion, regularização, métodos baseados em kernels. Estimação por máxima
verossimilhança e o método EM (Expectation-Maximization). Métodos baseados em
árvores. Redes neurais. Support Vector Machines. Aprendizagem Não Supervisionada. Componentes Principais e Independentes.
Clustering.
References:
HASTIE, Trevor.; TIBSHIRANI, Robert; FRIEDMAN, J. H. - The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction : with 200 full-color illustrations. New York: Springer, c2001.
ALPAYDIN, Ethem. - Introduction to machine learning. Cambridge, Mass.: MIT Press, c2004.
MACKAY, David J. C. - Information theory, inference and learning algorithms. Cambridge University Press, New York, 2003.
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