{"id":5144,"date":"2023-10-05T07:33:31","date_gmt":"2023-10-05T07:33:31","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/tutorial-sullapprendimento-automatico\/"},"modified":"2023-10-05T07:33:31","modified_gmt":"2023-10-05T07:33:31","slug":"tutorial-sullapprendimento-automatico","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/tutorial-sullapprendimento-automatico\/","title":{"rendered":"Tutorial sull'apprendimento automatico"},"content":{"rendered":"

Questa pagina elenca tutti i tutorial di machine learning disponibili su Stology.<\/span><\/p>\n

Introduzione all’apprendimento automatico<\/strong><\/span>
Apprendimento supervisionato o non supervisionato<\/a>
Algoritmi di regressione e classificazione<\/a>
Il compromesso bias-varianza<\/a><\/strong><\/p>\n

Regressione lineare<\/strong><\/span>
Regressione lineare semplice<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )
<\/span> Regressione lineare multipla<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )
<\/span><\/p>\n

Classificazione<\/strong><\/span>
Regressione logistica<\/a><\/strong> (R, Python<\/a> )<\/span>
Analisi discriminante lineare<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span>
Analisi discriminante quadratica<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span><\/p>\n

Come valutare l’adeguatezza del modello<\/strong><\/span>
Cos’\u00e8 il sovradattamento?<\/a>
Convalida incrociata Leave-One-Out<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span>
Convalida incrociata K-Fold<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span><\/p>\n

Selezione del modello
<\/span> Migliore selezione del sottoinsieme<\/a>
Selezione graduale<\/a><\/strong> ( R<\/a> )<\/span><\/p>\n

Regolarizzazione<\/strong><\/span>
Regressione della cresta<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span>
Regressione lazo<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span><\/p>\n

Riduzione dimensionale
<\/span> Regressione delle componenti principali<\/a><\/strong> (R<\/a> , Python<\/a> )<\/span>
Minimi quadrati parziali<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span><\/p>\n

Modelli di regressione avanzati<\/span>
Regressione polinomiale<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python<\/a> )<\/span>
Spline di regressione adattiva multivariata<\/a><\/strong> ( R<\/a> , Python)<\/span><\/p>\n

Metodi basati sugli alberi<\/strong><\/span>
Alberi di classificazione e regressione<\/a><\/strong> ( R<\/a> )<\/span>
Insaccamento<\/a><\/strong> ( R<\/a> )<\/span>
Foreste casuali<\/a><\/strong> ( R<\/a> )<\/span>
Potenziamento<\/a><\/strong> ( R<\/a> )<\/span><\/p>\n

Apprendimento non supervisionato<\/strong><\/span>
Analisi delle componenti principali in R<\/a>
Clustering delle medie K in R<\/a>
Raggruppamento dei K-Medoidi in R<\/a>
<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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