|
Nesta coluna está o material coberto em sala de aula
|
Nesta coluna, material suplementar
|
|
|
|
13/março
|
Regressão Linear
Slides introdutórios
|
|
18/março
|
Slides: Otimalidade de E(Y|X) para predição
|
|
20/março
|
Não houve aula
|
|
25/março
|
Slides: Nova versão uploaded 26/03 às 8:06.
|
Lista 01 de exercícios.
Entregar via moodle até 01/abril, 23:59. Se não estiver no moodle,
entregue no meu escaninho ou em sala. **Não envie para meu e-mail. Se
enviar, será deletado.**
|
27/março
|
Slides: Mesmos de acima
|
|
01/abril
|
Slides:
|
|
03/abril
|
Slides: Estimativa de sigma^2 e Teorema de Gauss-Markov
|
Lista 02 de exercícios: Entregar via moodle até 11/abril, 23:59.
Use os dados abaixo:
Dados de preços de aptos em BH
Dados de circulo
|
10/abril (remoto)
|
Slides: intervalos de confiança
|
Video no YouTube:
|
15/abril
|
Slides: testes de hipóteses
|
|
17/abril
|
não houve aula
|
|
22/abril
|
MLE - Introdução
MLE - Regressão Logística
|
|
24/abril
|
Continuação: MLE - Regressão Logística |
|
29/abril
|
MLE - Introdução
MLE - Uni-dimensional - exemplos
|
|
01/maio  |
Feriado
Merece uma cor azul piscina
|
|
06/maio
|
MLE Multivariado - exemplos
|
|
08/maio  |
PRIMERA PROVA
|
PROVA APLICADA NA VERSÃO PRÉVIA DESSE CURSO.
1a prova - 2023 - Pegue aqui (sem gabarito)
PROVAS APLICADAS QUANDO A DISCIPLINA FECD ERA UMA SÓ:
Prova 2015
Prova 03 de 2016 e Prova 04 de 2016
Prova 2017
Prova 03 de 2018 e Prova 04 de 2018
Prova 03 de 2019 e Prova 04 de 2019
Prova 03 de 2020, com gabarito
Prova 03 de 2021
Gabarito da Prova 03 de 2021
|
13/maio
|
Outros Métodos de Estimação
Teoria de Estimação |
|
15/maio
|
Desigualdade de Cramér-Rao
|
|
20/maio
|
Otimalidade do MLE - caso univariado mesmos slides de acima
|
|
22/maio
|
Consistência do MLE
Informação de Fisher multivariada
|
|
27/maio
|
Desigualdade de Cramér-Rao multivariade & Otimalidade do MLE multivariado mesmos slides de acima |
|
29/maio
|
Misturas e Algoritmo EM |
Vídeos do Andrew Ng ensinando o algoritmo EM em 2018 para os alunos de Stanford.
Vídeo 1
Vídeo 2
Notas de aula de Andrew Ng (ano 2023) para o curso de ML em Stanford. Algoritmo EM está no capítulo
|
03/junho
|
Algoritmo EM |
Vídeos do coursera usando EM em text mining (< 10 min cada)
Vídeo 1
Vídeo 2
Vídeo 3
Vídeo 4
Vídeo 5
Vídeo 6
|
| 05/junho
|
SEGUNDA PROVA
|
PROVAS ANTIGAS (aplicadas em FECD-A e FECD-B):
Prova 2015
Prova 03 de 2016 e Prova 04 de 2016
Prova 2017
Prova 03 de 2018 e Prova 04 de 2018
Prova 03 de 2019 e Prova 04 de 2019
Prova 03 de 2020, com gabarito
Prova 03 de 2021
Gabarito da Prova 03 de 2021
Prova 02 de 2023
Prova 03 de 2023
|
10/junho
|
Fim do algoritmo EM (Teorema: EM converge para máximo local)
Suficiencia e Família Exponencial
|
|
12/junho
|
Família Exponencial (slides estao na aula anterior)
Nao cobrimos modelo GLM
|
|
17
|
Decomposicão mais refinada do erro de estimação - NAO COBRIMOS
|
|
19 - Feriado Corpus Christi
|
|
|
24 - METMA (nao houve aula)
|
SGD: Stochastic Gradient Descent - NAO COBRIMOS
|
|
26 - METMA (nao houve aula)
|
SGD: Stochastic Gradient Descent - NAO COBRIMOS
|
|
01/julho
|
Seleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
|
|
03/julho
|
Seleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
|
|
| 08/julho
| TERCEIRA PROVA
|
|
| 10/julho
| PROVA SUPLEMENTAR - se perdeu alguma anterior
| COB\\homewin-prof.dcc.ufmg.br\assuncaoRE A MATÉRIA TODA
|
|
|
|
|
IGNORE LINHAS ABAIXO POR ENQUANTO
|
|
|
|
|
|
Slides sobre regressão como projeção ortogonal
Slides sobre a versão estocástica de mínimos quadrados
Slides sobre análise de regressão com R
| Dados de preços de aptos em BH
Dados de mortalidade fundo de pensão BB: dados e README
Dados: TurtleEggs.txt e seu README
Dados: starvelocity.txt
Dados Munique, aluguéis: dados e README
Dados de circulo
Dados de QI de crianças
Dados de cimento
Dados de AsfaltoSeleção de modelos e distância de Kullback-Leibler
|
 |
Divergência de Kullback-Leibler e distância entre distribuições
Entropia, Kullback-Leibler e AIC para seleção de modelos
|
|
|
FERIADO.
Merece uma cor azul piscina
|
|
