Introdução ao Machine Learning com R
Material do curso de Introdução ao Machine Learning com R da Curso-R
Configuração: Criar um projeto do RStudio
Faça um projeto do RStudio para usar durante todo o curso. O código abaixo irá fazer isso para você.
install.packages("usethis")
usethis::create_project("introml202108")
Configuração: Instalar pacotes
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')
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 |
|---|---|
| 00-intro-curso.html | https://curso-r.github.io/202108-intro-ml/slides/00-intro-curso.html |
| 01-intro-ml.html | https://curso-r.github.io/202108-intro-ml/slides/01-intro-ml.html |
| 02-intro-classificacao.html | https://curso-r.github.io/202108-intro-ml/slides/02-intro-classificacao.html |
| 03-dataprep-pt2.html | https://curso-r.github.io/202108-intro-ml/slides/03-dataprep-pt2.html |
| 03-modelos-de-arvores.html | https://curso-r.github.io/202108-intro-ml/slides/03-modelos-de-arvores.html |
Referências externas
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
Programação em R
- Livro da Curso-R (Curso-R)
- Tidyverse (Wickham H)
- R for Data Science (Wickham H)
- Advanced R (Wickham H)