Sumários

Aula 11

19 Maio 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Métodos de Classificação supervisionada: redes neuronais, k vizinhos mais próximos, análise discriminante linear.
Métodos de classificação não supervisionada (clustering): kmeans, custering hierárquico. 

Problema dos testes múltiplos: Introdução.
Nota: aula lecionada em simultâneo com MEB (12 alunos).

Not Taught.

12 Maio 2017, 16:00 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

A aula não se realizou pelo facto do Governo dar tolerância de ponto aos funcionários públicos, no âmbito da visita de Papa Francisco.

Not Taught.

12 Maio 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

A aula não se realizou pelo facto do Governo dar tolerância de ponto aos funcionários públicos, no âmbito da visita de Papa Francisco.

Aula 10 - PL

5 Maio 2017, 16:00 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Conclusão do ex. 6 (Gibbs Sampling).

Aplicação dos "packages" do R usados no exemplo da aula teórica aos dados da Leucemia (Redução da Dimensionalidade dos Dados).
Nota: aula lecionada em simultâneo com MEB (10 alunos).

Aula 10

5 Maio 2017, 14:30 • Lisete Maria Ribeiro de Sousa

Gibbs Sampling (cont.): Estudo da convergência. Período de "burn-in"e estimação dos parâmetros.

Microarrays: introdução; Limpeza e transformação de dados.
Redução da dimensionalidade dos dados: análise em componentes principais (PCA), "multidimensional scaling" (MDS).
Nota: aula lecionada em simultâneo com MEB (10 alunos).