Mai nella stessa forma
Il Reinforcement Learning è un paradigma di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni sequenziali interagendo con un ambiente. A differenza del Supervised Learning, non ci sono coppie di input/output etichettate per l’addestramento. Invece, l’agente impara a compiere azioni attraverso prove ed errori, ricevendo un segnale di ricompensa o punizione in base alle sue azioni.
La regressione logistica è un tipo di modello di regressione utilizzato per problemi di classificazione binaria, dove l’obiettivo è prevedere a quale delle due classi appartiene un’istanza. A differenza della regressione lineare, che prevede valori continui, la regressione logistica prevede probabilità che variano tra 0 e 1. Questo è ottenuto tramite l’utilizzo di una funzione logistica (o sigmoide) per trasformare l’output lineare in probabilità.
La Support Vector Regression (SVR) è una tecnica di regressione che si basa sul concetto di Support Vector Machines (SVM) e mira a trovare una funzione che approssimi i dati di addestramento minimizzando l’errore, ma consentendo anche una certa quantità di errore entro un margine specificato.
Il Supervised Learning, o apprendimento supervisionato, è un paradigma di Machine Learning in cui un modello viene addestrato su un insieme di dati di addestramento etichettato. Ogni esempio nel set di addestramento è costituito da una coppia di input e output associato, dove l’output è la “risposta corretta” o l’etichetta fornita dal supervisore.
La Machine Learning (ML) è un campo dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e modelli che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni nel tempo senza essere esplicitamente programmati. Questo approccio si basa sull’idea che i computer possono imparare dai dati, rilevando modelli, relazioni e regolarità, per poi applicare tali conoscenze a nuovi dati senza una programmazione esplicita.
Le misure di centralità, come la media, mediana e moda, identificano il valore tipico di un set di dati, fornendo un punto di riferimento per la comprensione della distribuzione. Queste misure lavorano sinergicamente con le misure di dispersione, come la deviazione standard e l’IQR, per quantificare la variabilità attorno al valore centrale. Considerare entrambi questi aspetti offre una prospettiva completa della distribuzione, essenziale per modelli statistici, decisioni informate e la descrizione accurata dei dati.
Calcolare le misure di dispersione, come la deviazione standard e l’IQR, è cruciale per valutare la variabilità dei dati intorno alla loro tendenza centrale. Queste misure forniscono informazioni fondamentali sulla distribuzione, permettendo di identificare outlier, confrontare distribuzioni e prendere decisioni informate. La comprensione della variabilità è essenziale per il controllo di processo, la costruzione di modelli statistici accurati e il supporto a previsioni e decisioni in diversi contesti.
Valutare la forma di una distribuzione in statistica è cruciale per selezionare modelli appropriati, garantire la validità delle inferenze e identificare comportamenti anomali. Con misure come skewness e kurtosis, si valuta l’asimmetria, la coda e la concentrazione della distribuzione. Questa analisi guida la scelta di statistiche descrittive, modelli di regressione e test di ipotesi, assicurando una corretta interpretazione dei dati. Comprendere la forma della distribuzione è essenziale per preparare i dati, confrontare gruppi e effettuare previsioni affidabili.
La probabilità marginale è una misura di probabilità che si ottiene sommando (o integrando, nel caso di variabili continue) la probabilità congiunta su uno o più eventi. In altre parole, si tratta di ottenere la probabilità di un evento individuale ignorando le informazioni sugli altri eventi coinvolti. Questa operazione può essere eseguita sia su variabili discrete che su variabili continue.
La regressione statistica rappresenta uno strumento potente nell’arsenale degli analisti dei dati, consentendo di esplorare le relazioni tra variabili e formulare previsioni basate su queste relazioni. In questo articolo, approfondiremo la regressione, esplorando i suoi concetti fondamentali, le diverse tipologie e le applicazioni pratiche.