Algoritmi Supervisionati

Algoritmi Supervisionati — Machine learning

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I vari tipi di machine learning

I vari tipi di machine learning

Supervisionato, Non Supervisionato, Reinforce Learning
Regressione Lineare

Regressione Lineare

Regressione lineare con linearRegression(). I passi del machine learning
Visualizzazione e Previsione Regressione Lineare

Visualizzazione e Previsione Regressione Lineare

Effettuare la previsione di 3 valori, stampare il grafico bidimensionale, della retta di regressione ottenuta dal modello, i punti sulla retta relativi alla previsione.

Regressione lineare e algortitmo del gradiente

Regressione lineare e algortitmo del gradiente

La funzione di costo è una misura della discrepanza tra i valori predetti e i valori nei dati di addestramento. La discesa del gradiente è un algoritmo utilizzato per minimizzare una funzione di costo
Regressione piu' variabili

Regressione piu' variabili

Data set con piu' variabili, definire una correlazione, regressione a più variabili
Regressione Polinomiale

Regressione Polinomiale

Data set con piu' variabili, definire una correlazione, regressione a più variabili
regressione Logistica

regressione Logistica

Per prevedere l'appartenenza a una classe

Teorema e Alogoritmo di Bayes

Teorema e Alogoritmo di Bayes

L'algoritmo Naïve-Bayes, un metodo di classificazione basato sul Teorema di Bayes
Alberi Decisionali

Alberi Decisionali

Una sequenza di test per una decisione o a una previsione.
Purezza con il metodo Gini.
Alberi Decisionali e Matrice Confusionale

Alberi Decisionali e Matrice Confusionale

La matrice di confusione mostra il confronto tra le classi effettive e quelle predette dal modello.

Il metodo k-Nearest Classificazione

Il metodo k-Nearest Classificazione

Classificare un valore target basandosi sui suoi vicini più vicini.
Il metodo k-Nearest Regressione

Il metodo k-Nearest Regressione

Predire un valore target basandosi sui suoi vicini più vicini.
Support Vector Machine classificazione

Support Vector Machine classificazione

Nei problemi di classificazione, SVM per trovare un iperpiano che separi le classi nel modo più netto possibile.
Support Vector Machine Regressione

Support Vector Machine Regressione

L'obiettivo dell'SVR è trovare una funzione che si avvicini il più possibile ai target dei dati di addestramento.

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