ME 921 – Métodos em Aprendizado de Máquinas Não Supervisionado.

Ementa: Introdução à distribuição normal multivariada. Agrupamentos baseados em distância: agrupamentos hierárquicos e agrupamentos de K-médias. Generalizações de distância. Agrupamentos baseados em modelos. Agrupamentos baseados em densidades. Agrupamentos espectrais. Detecção de anomalias.

Bibliografia:

Charles Bouveyron, Gilles Celeux, T Brendan Murphy, e Adrian E Raftery. Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R. Cambridge University Press, 2019.

Brian S. Everitt, Sabine Landau, Morven Leese, e Daniel Stahl. Cluster Analysis, 5th Edition. John Wiley & Sons, 2011. : https://cicerocq.files.wordpress.com/2019/05/cluster-analysis_5ed_everitt.pdf

An Introduction to Statistical Learning: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-4614-7138-7 and http://faculty.marshall.usc.edu/gareth-james/

Aprendizado de Máquina: Uma abordagem Estatística: http://www.rizbicki.ufscar.br/ame/

Elements of Statistical Learning: https://hastie.su.domains/Papers/ESLII.pdf

Avaliações:

AV1: 27/09/2022

AV2: 22/11/2022

Aprovação Sem Exame: 0.5*(AV1 + AV2) >= 6.0