Técnicas de otimização de ordem 0,1 e 2: Busca aleatória, gradiente Descendente e Método de Newton. Aprendizado supervisionado: Regressão linear e não linear, Classificação Binária, Regressão Logística, Máquina de Vetores de Suporte. Aprendizado não supervisionado: Análise de componentes principais, Clusterização K-means. Redes Neurais: Funções de Ativação, Algoritmos de Propagação Retroativa.
ou
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