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Tipo:	Dissertação de Mestrado
Título:	Análise e implementação de redes neurais generalizadas
Autor(es):	Guilherme Guimaraes Moreira
primer Tutor:	Marcelo Azevedo Costa
primer miembro del tribunal :	Enrico Antonio Colosimo
Segundo miembro del tribunal:	Sueli Aparecida Mingoti
Tercer miembro del tribunal:	Antonio de Padua Braga
Resumen:	Esta dissertação propõe o estudo e a análise de modelos de redes neurais generalizadas. Estes modelos agregam a estrutura de verossimilhança dos modelos lineares generalizados e a flexibilidade das redes neurais artificiais na modelagem de interações não-lineares e não-aditivas entre as variáveis preditoras e a variável resposta. O treinamento é realizado segundo o método interativo do gradiente descendente, que procura minimizar a função desvio do modelo. O critério de qualidade do modelo é obtido via validação cruzada. Os resultados preliminares mostram que as redes neurais generalizadas apresentam resultados de previsão de excelente qualidade quando comparadas com os modelos lineares generalizados, de regressão de Cox e com a rede neural normal.
Asunto:	Estatística Análise de sobrevivência (Biometria) Redes neurais (Computação) Modelos lineares (Estatística)
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Institución:	UFMG
Tipo de acceso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7HZHKC
Fecha del documento:	19-dic-2006
Aparece en las colecciones:	Dissertações de Mestrado

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