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Aprendizado de Máquina, Algoritmos - Coggle Diagram
Aprendizado de Máquina
Métodos
Supervisionado
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Métodos
Classificação
Overfitting
O modelo preditivo possui excelente desempenho em dados de treinamento, mas seu desempenho se reduz à medida que avalia novos dados
Underfitting
O modelo não consegue aprender o suficiente sobre os dados, levando a um erro considerável tanto nos dados de treinamento quanto nos dados de teste
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Validação Cruzada
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Métodos Exaustivos
Aprende e testa todas as maneiras possíveis de dividir a amostra em conjunto de treinamento e validação (teste)
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Método Não Exaustivo
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Monte Carlo
Dividi os dados aleatoriamente em conjunto de treinamento e teste, repetindo esse processo várias vezes
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Curva ROC
É uma representação gráfica que ilustra o desempenho de um sistema classificador binário à medida que o seu limiar de discriminação varia
É utilizada para avaliar o desempenho de um teste diagnóstico, ilustrando o compromisso entre sensibilidade (capacidade do teste de identificar corretamente os casos positivos) e especificidade (capacidade do teste de identificar corretamente os casos negativos);
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Algoritmos
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Redes Neurais
Envolvem o desenvolvimento de estruturas matemáticas que têm a capacidade de aprender com experiências passadas apresentadas sob uma forma bem estruturada dos conjuntos de dados
Estrutura complexa interligada por elementos de processamento simples (neurônio) que possuem a capacidade de realizar operações como cálculos em paralelo
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