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Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento

Padilha, Thereza Patrícia Pereira

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 1999-04-26

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Investigação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina Pertencentes ao Paradigma Estatístico para Aquisição de Conhecimento
  • Autor: Padilha, Thereza Patrícia Pereira
  • Orientador: Rezende, Solange Oliveira
  • Assuntos: Não Disponível; Not Available
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Uma grande revolução tecnológica ocorreu nos últimos anos em diversas áreas relacionadas a ciência da computação. Um dos aspectos que mais influenciou esta revolução foi o armazenamento, o processamento e a análise de grandes quantidades de dados geradas por várias empresas e centros de pesquisas. Com isso, a incorporação de métodos e técnicas estatísticas para a aquisição de conhecimento de dados na área de Aprendizado de Máquina tem apresentado um grande crescimento. O propósito desse trabalho é investigar alguns algoritmos de Aprendizado de Máquina pertencente ao paradigma estatístico para a aquisição de conhecimento a partir de conjuntos de dados. Nessa investigação foram estudados os algoritmos estatísticos Naive Bayes, Auto Class, Auto Class Pro e K-Means. Dois estudos de casos (um conjunto de plantas iris e um conjunto de domicílios de clientes) foram realizados verificando, entre outros, o comportamento desses algoritmos, a relevância dos atributos dos conjuntos de dados e apresentando os clusters encontrados nas ferramentas de visualização.
  • DOI: 10.11606/D.55.2018.tde-12032018-104623
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 1999-04-26
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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