Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística

Published

December 1, 2020

Sobre o livro

Este livro é um guia abrangente que conecta as áreas de aprendizado de máquina e estatística, oferecendo uma perspectiva interdisciplinar. Dividido em três partes principais — regressão, classificação e aprendizado não supervisionado — ele cobre desde fundamentos teóricos até aplicações práticas. Os autores utilizam uma abordagem que busca unir as “duas culturas” do aprendizado de máquina: a modelagem de dados e a modelagem algorítmica.

Destinado a estudantes, pesquisadores e profissionais, o texto combina teoria matemática acessível com implementações práticas em R, facilitando o entendimento de métodos como regressão linear, florestas aleatórias, redes neurais, redução de dimensionalidade, entre outros. O material também oferece insights sobre como selecionar modelos e equilibrar viés e variância para obter predições mais robustas.

Além de exemplos didáticos, o livro discute temas modernos como interpretabilidade de modelos, inferência conformal e sistemas de recomendação, sendo ideal para quem busca compreender e aplicar técnicas avançadas de aprendizado de máquina sob uma ótica estatística.

Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística (ISBN 978-65-00-02410-4) é um livro desenvolvido em conjunto com o professor Rafael Izbicki. Para fazer o download, clique aqui.

Além da versão digital, é possível adquirir a versão impressa em dois formatos:

colorido: https://loja.uiclap.com/titulo/ua24032

preto e branco: https://loja.uiclap.com/titulo/ua24034

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Nesse site é possível acessar o livro, conjuntos de dados e vídeos com aulas do Rafael sobre os tópicos do livro.

Caso identifique algum erro, por favor, nos avise!

A capa do livro foi feita por Leonardo M. Borges e Kaori Nagata.

Citação: Izbicki, R. e Santos, T. M. dos. Aprendizado de máquina: uma abordagem estatística. 1ᵃ edição. 2020. 272 páginas. ISBN: 978-65-00-02410-4.

Bibtex:

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  title={Aprendizado de m\'aquina: uma abordagem estat\'istica},
  author={Izbicki, Rafael and dos Santos, Tiago Mendon{\c{c}}a},
  year={2020},
  isbn={978-65-00-02410-4},
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