Machine Learning Foundations

Part I. Foundation.- Chapter 1. Introduction.- Chapter 2. Numerical Vectors.- Chapter 3.Data Encoding.- Chapter 4. Simple Machine Learning Algorithms.- Part II. Supervised Learning.- Chapter 5. Instance based Learning.- Chapter 6. Probabilistic Learning.- Chapter 7. Decision Tree.- Chapter 8. Support Vector Machine.- Part III. Unsupervised Learning.- Chapter 9. Simple Clustering Algorithms.- Chapter 10. K Means Algorithm.- Chapter 11. EM Algorithm.- Chapter 12. Advanced Clustering.- Part IV. Advanced Topics.- Chapter 13. Ensemble Learning.- Chapter 14. Semi-Supervised Learning.- Chapter 15. Temporal Learning.- Chapter 16. Reinforcement Learning.

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• Aprendizagem mecânica
• Engenharia das comunicações e telecomunicações
• Mineração de Dados
• Recuperação da informação
• Matemática e sistemas do negócio

Machine Learning;Supervised Learning;K nearest Neighbor;Naive Bayes;Neural Networks;Support Vector Machine;Unsupervised Learning;K Means Algorithm;EM Algorithm;Fuzzy Clustering;Hierarchical Clustering