Algoritmos de ML WEKA e Estatística Inferencial
Aprenda as principais estatísticas e veja como o WEKA as utiliza para validar seus algoritmos
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Oct 2024
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What you will learn
Estimar parâmetros de uma população usando estatísticas da amostra relacionada
O Teorema do Limite Central
Calcular intervalos de confiança e realizar testes de hipótese e significância estatística
Distinguir entre erros tipo I e tipo II em testes de hipótese
Realizar análises de variância (ANOVA)
Entender correlação e regressão linear
Contexto da Mineração de Dados - Descoberta de conhecimento em banco de dados, Aplicações práticas
Entender o impacto da mineração de dados, Quais são os dados de entrada e saída na Mineração de Dados
Aprender as técnicas de Mineração de Dados (Conceitos Básicos, Aprendizado de Máquina)
Trabalhar com as técnicas: CLASSIFICAÇÃO, INDUÇÃO DE REGRAS, REGRAS DE ASSOCIAÇÃO, AGRUPAMENTO(CLUSTER) , REDES NEURAIS
Utilizar os algoritmos: ÁRVORES DE DECISÃO, APRIORI, KMEANS,ETC
Aprendizado Bayesiano (Operacionalização do conhecimento minerado e sua interpretação)
Validação do conhecimento descoberto
Aprendendo a utilizar o WEKA: uma ferramenta Java para Classificação, Associação, Clustering e Previsão
Explanação de Interfaces Visuais para interpretação e divulgação do conhecimento (Mineração Visual)
Entendimento e apresentação sobre MINERAÇÃO VISUAL- uso da biblioteca D3js
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3/3/2020
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