Introdução ao Machine Learning

Referências do curso

Clique aqui para baixar o material do curso.

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

Miscelânea

• Tidytext (Silges, et al)

• Nosso blog: https://curso-r.com/blog/

Dúvidas

Fora do horário de aula ou monitoria:

• perguntas gerais sobre o curso deverão ser feitas no Classroom.

• perguntas sobre R, principalmente as que envolverem código, deverão ser enviadas no nosso fórum.

Slides

slide	link
slides/00-intro-curso.html	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/slides/00-intro-curso.html
slides/01-intro-ml.html	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/slides/01-intro-ml.html
slides/03-modelos-de-arvores.html	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/slides/03-modelos-de-arvores.html
slides/04-dataprep.html	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/slides/04-dataprep.html

Scripts utilizados em aula

script	link
01-tidymodels.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/01-tidymodels.R
02-overfitting.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/02-overfitting.R
03-01-tidymodels-2.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/03-01-tidymodels-2.R
03-cross-validation.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/03-cross-validation.R
04-hiperparametros.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/04-hiperparametros.R
05-regressao-linear.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/05-regressao-linear.R
06-regressao-logistica-v2.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/06-regressao-logistica-v2.R
06-regressao-logistica.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/06-regressao-logistica.R
07-regressao-linear-com-lasso-na-mao.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/07-regressao-linear-com-lasso-na-mao.R
08-normalizacao-lasso-recipes.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/08-normalizacao-lasso-recipes.R
09-exemplo-arvore-pt1.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/09-exemplo-arvore-pt1.R
10-exemplo-arvore-pt2.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/10-exemplo-arvore-pt2.R
13-adult.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/13-adult.R
13-xgboost-sql.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/13-xgboost-sql.R
14-adult-exemplo-submissao.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/14-adult-exemplo-submissao.R
exemplo-ao-vivo-aula.R	https://curso-r.github.io/202104-intro-ml/exemplos/exemplo-ao-vivo-aula.R

Material extra

Referências extras comentadas nas aulas.

Materiais que comentamos quando tiramos dúvidas (não necessariamente são relacionadas com o conteúdo da aula).

Dependências

Este curso utiliza as seguintes dependências além do R e do RStudio:

install.packages('tidyverse')
install.packages('tidymodels')
install.packages('rmarkdown')
install.packages('knitr')
install.packages('ISLR')
install.packages('glmnet')
install.packages('xgboost')
install.packages('randomForest')
install.packages('ranger')
install.packages('rpart')
install.packages('rpart.plot')
install.packages('pROC')
install.packages('vip')
install.packages('modeldata')
install.packages('usemodels')
install.packages('tidypredict')
install.packages('jpeg')
install.packages('MASS')
install.packages('DataExplorer')
install.packages('skimr')
install.packages('naniar')
install.packages('patchwork')

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