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Tarefa #2 – CC226 Introdução à Análise de Padrões – Prof. Carlos Henrique Q. Forster Para 5/10/2016 – relatório PDF Regressão e Análise de Componentes A tarefa consiste em 5 análises que devem ser construídas com linguagem de programação, funções gráficas e biblioteca de algebra linear e eventualmente de estatística. I – Análise utilizando a regressão linear múltipla. Base: bodyfat http://lib.stat.cmu.edu/datasets/bodyfat Procurar uma estimação para a porcentagem de gordura utilizando as circunferências do corpo. Através de tentativas, selecionar um conjunto mínimo de variáveis para fazer a estimação. Avaliar utilizando o erro RMS com validação cruzada com 10 dobras. II – Análise utilizando regressão RBF (base de funções radiais) Base: ukraine_ged40_simpl.csv extraída de http://ucdp.uu.se/ Uppsala Conflict Data Program (ver pasta compartilhada Extras) Analisar o conflito de Donbass, plotando um gráfico da intensidade dos conflitos. Colunas são: latitude, longitude e número de fatalidades. Utilizar RBF ou KDE (kernel density estimation). III – Análise preditiva de séries temporais. Utilizar regressão polinomial com regularização. Base: http://lib.stat.cmu.edu/datasets/DJ30-1985-2003.zip Dow Jones Prever valores de fechamento no horizonte de 1 ou mais dias e avaliar a qualidade da predição apenas com dados passados. IV – Análise de componentes principais e análise discriminante linear de Fisher Base: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Pen-Based+Recognition+of+Handwritten+Digits Projetar os 16 atributos no plano (redução de dimensionalidade para 2 eixos) e mostrar a distribuição das classes. Visualizar o Scree plot. Plotar as figuras dos "eigendigits" encontrados.