Tutorial sull'apprendimento automatico

Questa pagina elenca tutti i tutorial di machine learning disponibili su Stology.

Introduzione all’apprendimento automatico
Apprendimento supervisionato o non supervisionato
Algoritmi di regressione e classificazione
Il compromesso bias-varianza

Regressione lineare
Regressione lineare semplice ( R , Python )
Regressione lineare multipla ( R , Python )

Classificazione
Regressione logistica (R, Python )
Analisi discriminante lineare ( R , Python )
Analisi discriminante quadratica ( R , Python )

Come valutare l’adeguatezza del modello
Cos’è il sovradattamento?
Convalida incrociata Leave-One-Out ( R , Python )
Convalida incrociata K-Fold ( R , Python )

Selezione del modello
Migliore selezione del sottoinsieme
Selezione graduale ( R )

Regolarizzazione
Regressione della cresta ( R , Python )
Regressione lazo ( R , Python )

Riduzione dimensionale
Regressione delle componenti principali (R , Python )
Minimi quadrati parziali ( R , Python )

Modelli di regressione avanzati
Regressione polinomiale ( R , Python )
Spline di regressione adattiva multivariata ( R , Python)

Metodi basati sugli alberi
Alberi di classificazione e regressione ( R )
Insaccamento ( R )
Foreste casuali ( R )
Potenziamento ( R )

Apprendimento non supervisionato
Analisi delle componenti principali in R
Clustering delle medie K in R
Raggruppamento dei K-Medoidi in R