Descoberta de conhecimento em bases tabulares. Representação da Informação. Classificação de Dados: escala, cardinalidade e transição. Pré:processamento: limpeza, missing values, transformação (normalização, integração, discretização), redução e seleção de variáveis. Métodos básicos de Aprendi-zado de Máquina: Classificação (Naive Bayes; kNN; Decision Tree, Rule Induction, e Support Vector Machine); Comitês de classificadores (Bagging, Boosting e Stacking); Agrupamento (k-Means e DBS-can). Pós-processamento: análise de resultados; métricas para inferência, classificação e agrupamento. Aplicações.
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