Classificação utilizando técnicas de aprendizado estatístico : estudo de casos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Sousa, Pedro Henrique Toledo de Oliveira
Data de Publicação: 2016
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/16725
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2016.
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spelling Sousa, Pedro Henrique Toledo de OliveiraAndrade, Bernardo Borba deSOUSA, Pedro Henrique Toledo de Oliveira. Classificação utilizando técnicas de aprendizado estatístico: Estudo de casos. 2016. 46 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.http://bdm.unb.br/handle/10483/16725Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2016.Dois dos métodos mais modernos de classificação existentes são SVM (Support Vector Machines) e Boosting. O primeiro é um método que procura um hiperplano separador, seja no espaço natural dos dados, seja em um espaço de dimensão maior, a fim de tornar possível a tarefa de classificação. Já o Boosting é um método que aplica, sequencialmente, um determinado classificador em versões reponderadas do conjunto de dados de treinamento, dando maior peso às observações classificadas erroneamente na iteração anterior. Neste trabalho estuda-se os métodos descritos acima realizando-se uma análise comparativa com os métodos LDA (Linear Discriminant Analysis), QDA(Quadratic Discriminant Analysis) e KNN(k-Nearest Neighbors). A análise comparativa será realizada em quatro bases de dados com diferentes características, verificando quais são as limitações de cada método e qual classificador melhor se ajusta aos diferentes tipos de bases de dados. O estudo e implementação dos métodos contribuiu para a solidificação da ideia de que não existe um método melhor ou pior e sim o método mais adequado para determinado padrão de dados.Submitted by Ruthlea Nascimento (ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2017-04-19T17:54:21Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_PedroHenriqueToledoSousa_tcc.pdf: 478213 bytes, checksum: 2e51ec84147b6f7a5bdc847d31ec9d12 (MD5)Approved for entry into archive by Ruthlea Nascimento (ruthlea.nascimento@gmail.com) on 2017-04-27T16:43:14Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_PedroHenriqueToledoSousa_tcc.pdf: 478213 bytes, checksum: 2e51ec84147b6f7a5bdc847d31ec9d12 (MD5)Made available in DSpace on 2017-04-27T16:43:14Z (GMT). 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