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SIA (Aprendizado de máquina (foco em generalizar) (Classificação (Para…

- - - - Verdadeiro/falso positivo
      - Verdadeiro/falso negativo
    - - Bons atributos
      - Bons algorítmos
      - Bons parâmetros
      - Boas generalizações
    - - Entender os algoritmos
      - Oferece pistas para escolha de attr
  - - - Hierárquicos
        
        Do mais geral ao mais especifico (top-down)
      - Particionais
        
        Bottom-up
- - - - Tratamento de ruídos
        
        Erros de digitação
        
        Erros de captura (sensores)
        
        Usuário mente nome (fora de controle)
        
        Tipos
        
        Valores inconsistentes
        
        Valores duplicados
        
        Outliers
      - Seleção de informações
        
        Descarta atributos irrelevantes (IDs)
        
        Descarta instâncias duplicadas
      - Transformação de dados
        
        Estima valores ausentes
        
        converte escalas
      - Balanceamento de dados
        
        Eliminar instâncias
        
        repetir instâncias
    - - Reduz o processamento
      - Tipos
        
        Aleatória simples
        
        Progressiva
        
        Aumenta e treina
        
        Estratificada
        
        Balanceada (grupos iguais)
        
        Proporcional (representa popul.)
  - - - Extração de características (contorno)
      - Combinação de attr numéricos
      - Seleção de attr
        
        Numero de filhos (esporte)
        
        (Ordenação, subconjunto)
      - Agregação (PCA)
  - - - Nominal (Cidade) =
      - Ordinal (A, B, Cegunda) = <>
      - Intervalar (XXI, 30graus) = <> +-
      - Razao (Peso, altura) = <> + - * /
      - Conversão de escalas
        
        nom -> int 0 (nao)1 (sim) se > 3 joga_basquete
        
        Ord-> razao a,b,c->1,2,3
        
        Int->nom 0-10 muito frio
        
        raz->nom até 200 pequeno
      - Discretização
        
        Analise graf. mannual
        
        Algoritmos (K-means)
        
        Converter pais em PIB + Continente (conv. avançada)
        
        Normalização
    - - Similaridade
        
        Mede quando dois attr são iguais
        
        Similaridade entre vetores binários
        
        Coef Jaccard (vetores esparços)
        
        Coef casamento simples
        
        Similaridade do cosseno cos(û, vv) = |û · vv|/(||û|| * ||vv||)
        
        Correlação
        
        Sabe se dois attr são correlacionados
        
        1 = Correlacionados pos
        
        -1 = correlacionado inv
        
        0 = não correlacionados
      - Dissimilaridade
        
        Mede quando dois attr são diferentes
      - Exemplos
        
        Nominal similaridade (s = 1 se v1 = v2 else 0) (mesmo diss)
        
        Ordinal
        
        Intervalar ou razão
      - Medidas de distâncias
        
        Distância euclidiâna
        
        Generalização minkowski
        
        Bota tudo em módulo e eleva até a raiz por 'r'
        
        Distancia suprema (quadratica)
        
        Distancia é simétrica e obedece a desigualdade triangular
- - - - Descritiva (resume os dados)
      - Preditiva (prediz novos)
    - - RNs
      - SVMs
      - Arvores de decisão
      - K-NN
      - Arvores de decisão
    - - Binária
        
        positiva e negativa
      - Com uma classe
        
        Haar cascade
      - Multi classes
        
        Várias doenças (reduz para n binárias)
        
        Matriz de códigos :warning:
        
        One against all OAA
        
        All Against All AAA
        
        ECOC
      - Multi Rótulos
        
        Classes sobrepostas
        
        Redução para multiclasses
        
        Utilizar matriz de código
        
        Criar novos rótulos
        
        Eliminar instâncias
        
        Eliminar rótulos
      - Hierárquica
        
        Classificações divididas em subclasses ou agrupadas em superclasses
      - Com Ranking
      - Com múltiplas instâncias
    - - Binário -> multiclasse AAA...
      - Classificadores instáveis (bagging, boosting)
      - Classificadores diferentes (voto, média)
- - - - val especifico (quente)
      - val qualquer ?
      - val nenhum 0/
    - - Find-s
        
        Inicia tudo 0
        
        Atribui primeiro
        
        Nega negativos :
        
        Generaliza
      - List then eliminate
        
        Lista todas hipóteses possíveis
        
        Elimina hipótese se restringe dataset
      - Eliminação de candidatos
      - Classificação de novos dados :warning:
- - - - Nó raiz 0pai n>=0 filhos
      - Nós inter um pai n>=2 filhos
      - Nós folha 1pai 0filhos
    - - Operações lógicas
        
        Nós sao os attr
    - - Conj treinamento (induz)
      - Conj. teste (avalia com novas ^x)
      - Conj. validação (poda)
    - - Algoritmos
        
        Hunt
        
        Classe depois coloca o attr
        
        Div Attr
        
        Binario (simples)
        
        nominal n >=2 filhos
        
        Ordinal
        
        continuo (pontos de corte)
        
        Medidas de impureza
        
        Entropia
        
        Gini
        
        p(yi) é a probabilidade da classe
        
        Erro Class
        
        Percentual
        
        Medida de ganho :warning:
        
        Estratégias de escolhas de ponto de corte
        
        Força bruta
        
        Ordenar vetores
        
        Ordenação otimizada (so quano muda a classe)
        
        Poda
        
        Elimina parte da árvore
        
        Pode ser realizada
        
        Durante indução (pre-poda)
        
        após indução (pós poda)
        
        Erro do nó tem que ser maior que a soma dos filhos