Parte IV

Unsupervised Learning

• Clustering

  • K-Means Algorithm

  • Otimização

  • Inicialização

• K-Nearest Neighbors

  • Algoritmo

  • Escolhendo o valor correto para K

• Redução de dimensionalidade

  • Compressão de dados

  • Visualização

  • Ánalise do componente principal (PCA)

• Aprendizado por reforço (Reinforcement learning)

  • Visão geral

  • Exploration e Exploitation

  • Markov Process

    • Propriedade de Markov

    • Cadeia de Markov

  • Markov Decision Process (MDPs)

    • Busca pela política ótima com MDP

  • Monte-Carlo e Temporal-Difference Learning

    • Valoração de Monte-Carlo

    • TD Learning

  • Q-Learning