Introdução ao Machine Learning com R
Material do curso de Introdução ao Machine Learning com R da Curso-R
Configuração inicial
Passo 1: Instalar pacotes
install.packages("remotes")
# instalar pacotes com bases de dados
remotes::install_github("curso-r/basesCursoR")
# instalar pacote da Curso-R
remotes::install_github("curso-r/CursoR")
# instalar pacotes que vamos usar durante o curso
CursoR::instalar_dependencias()
Passo 2: Criar um projeto do RStudio
Faça um projeto do RStudio para usar durante todo o curso e em seguida abra-o.
Passo 3: Baixar o material
Certifique que você está dentro do projeto criado no passo 2 e rode o código abaixo.
OBS: Assim que rodar o código abaixo, o programa vai pedir uma escolha de opções. Escolha o número correspondente ao curso de Machine Learning com R!
# Baixar ou atualizar material do curso
CursoR::atualizar_material()
Lista de arquivos e códigos
| Slides |
|---|
| slides/00-intro-curso.html |
| slides/01-intro-ml.html |
| slides/03-modelos-de-arvores.html |
| slides/04-dataprep.html |
| Exercícios |
|---|
| exercicios/01-tidymodels.R |
| exercicios/02-overfitting.R |
| exercicios/03-cross-validation.R |
| exercicios/04-regressao-linear.R |
| exercicios/05-regressao-logistica.R |
| exercicios/06-random-forest.R |
| Gabaritos |
|---|
| gabaritos/01-tidymodels.R |
| gabaritos/02-overfitting.R |
| gabaritos/03-cross-validation.R |
| gabaritos/04-regressao-linear.R |
| gabaritos/05-regressao-logistica.R |
Referências externas
Programação em R
- Livro da Curso-R (Curso-R)
- Tidyverse (Wickham H)
- R for Data Science (Wickham H)
- Advanced R (Wickham H)
Machine Learning
- Introduction to Statistical Learning (Hastie, et al)
- Elements of Statistical Learning (Hastie, et al)
- Computer Age Statistical Inference (Hastie, Efron)
- Tidymodels (Kuhn, et al)
- Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models (Kuhn, Kjell)
- Kaggle