Sumários

Aprendizagem Supervisionada (cont.) (19/04/2004 14:00)

Estimação não paramétrica. Método das janelas de Parzen. 2º miniteste.

Aprendizagem Supervisionada (cont.) (18/04/2004 14:00)

Estimação de erro quadrático médio mínimo (MSE) e de MAP. Exemplos de estimação de MSE e MAP em gaussianas uni- e multi-variadas. Estimação de MV e de MAP de distribuições exponencial e uniforme.

Aprendizagem Supervisionada (cont.) (12/04/2004 14:00)

Método de máxima verosimilhança (MV). Problema de estimação dos parâmetros de distribuições gaussianas. Estimação bayesiana.

Aprendizagem Supervisionada (11/04/2004 14:00)

Aprendizagem supervisionada. Estimação do classificador de Bayes - regra de "plug-in". Estimação de distribuições de probabilidade condicionadas: métodos parmétricos e não paramétricos.

Classificação de Bayes (cont.) (05/04/2004 14:00)

Classificador de MAP: caso gaussiano multi-variado (cont.). Resolução de problemas. Avaliação de classificadores: risco de decisão e probabilidade de erro.

Classificação de Bayes (cont.) (04/04/2004 14:00)

Classificador de MAP: caso gaussiano uni-variado e multi-variado. Resolução de problemas. 1º Mini-teste.

Classificação de Bayes (cont.) (22/03/2004 14:00)

Casos particulares do classificador de Bayes. Resolução de problemas.

Classificação de Bayes (21/03/2004 14:00)

Como classificar conhecidos os modelos probabilísticos. Exemplos de classificadores de MAP. Custos de decisão e classificador de Bayes. O classificador de MAP como caso particular do classificador de Bayes.

Classificadores (15/03/2004 14:00)

Extracção e selecção de características. Regras de decisão de MAP (máximo a posteriori) e MV (máxima verosimilhança) e funções discriminantes. Exemplos. Avaliação de classificadores. Probabilidade de erro e matriz de confusão. Exercícios sobre regiões de decisão e funções discriminantes.

Conceitos básicos de reconhecimento de padrões (14/03/2004 14:00)

Classificação e agrupamento. Representação de padrões e tipos de classificadores. Espaço de características e regiões de decisão. O problema de dimensionalidade do espaço de características. Estrutura clássica de um sistema de reconhecimento de padrões. Funções discriminantes. Exemplos.

Revisão sobre teoria das probabilidades (08/03/2004 14:00)

Variáveis aleatórias vectoriais. Distribuição conjunta. Probabilidade condicional e regra de Bayes. Valor expectável. Distribuição binomial. Distribuição normal multivariada.

Apresentação da disciplina (07/03/2004 14:00)

Horário, método de avaliação e programa da disciplina. Breve introdução aos objectivos da disciplina.