Introdução a Machine Learning

Material dos vídeos da minha playlist.

Teoria, conceitos e explicações

01 Conceitos Básicos
02 Regressão Linear, Polinomial, e Múltipla
03 KNN
04 Validação Cruzada, Underfitting e Overfitting
05 Tratamento e Visualização de Dados
06 Regularização Ridge e LASSO
07 Regressão Logística partes 1 e 2
08 Curva ROC e AUC partes 1 e 2
09 Máquinas de Vetores Suporte (SVM) linear e não linear
10 Naive Bayes
11 Árvore de Decisão
12 Floresta Aleatória
13 Otimização de Hiperparâmetros
14 Redes Neurais
15 Gradiente Estocástico
16 K-Means e Silhueta
17 DBSCAN

Pacotes de Julia

1 StatsModels.jl
2-5 MLJ.jl