Categoria: Machine Learning ITA

Il clustering gerarchico è una tecnica di clustering utilizzata nell’apprendimento automatico per raggruppare insiemi di dati simili in cluster più ampi, organizzandoli in una struttura gerarchica. Questo metodo di clustering è stato sviluppato principalmente per affrontare problemi di classificazione non supervisionata, dove i dati non sono pre-etichettati e il modello deve trovare autonomamente la struttura nei dati.

K-means è uno degli algoritmi di clustering più popolari e ampiamente utilizzati nel campo del machine learning e dell’analisi dei dati. Si tratta di un algoritmo di apprendimento non supervisionato che mira a partizionare un insieme di dati in K cluster distinti. Il termine “K” in K-means indica il numero di cluster desiderato.

Il clustering è una tecnica di machine learning non supervisionato utilizzata per raggruppare insiemi di dati simili in modo da identificare pattern o strutture nello spazio dei dati. L’obiettivo è suddividere un insieme di dati in gruppi omogenei, in modo che gli elementi all’interno dello stesso gruppo siano più simili tra loro rispetto a quelli in gruppi diversi.

XGBoost è una libreria open-source che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità di data science per la sua efficacia nel risolvere una vasta gamma di problemi di apprendimento automatico supervisionato. Questa libreria, sviluppata principalmente da Tianqi Chen, offre un potente algoritmo di boosting ad albero che si basa su iterazioni successive per migliorare la precisione del modello. Una delle sue caratteristiche distintive è la capacità di gestire facilmente i dati mancanti durante il processo di addestramento, semplificando notevolmente il flusso di lavoro per gli utenti.

LightGBM è una libreria di machine learning estremamente potente e versatile che ha guadagnato rapidamente popolarità nella comunità di data science e machine learning. È nata come un progetto open-source sviluppato da Microsoft e si è evoluta fino a diventare una delle librerie più utilizzate per problemi di regressione, classificazione e ranking.

Nell’era moderna dei dati, il machine learning è diventato una componente essenziale per l’estrazione di informazioni significative e per il processo decisionale basato sui dati. In questo articolo, esploreremo le funzionalità e le potenzialità della libreria Scikit-learn, uno strumento versatile e potente per il machine learning in Python. Dalla preparazione dei dati alla creazione di modelli e alla valutazione delle prestazioni, Scikit-learn offre una vasta gamma di strumenti per affrontare una varietà di problemi di machine learning.

L’algoritmo AdaBoost è una tecnica di apprendimento di insieme che combina diversi classificatori deboli per creare un classificatore forte. Utilizzando Python e scikit-learn, implementeremo AdaBoost per la classificazione, includendo un semplice esempio con il dataset Iris. Il codice comprenderà il caricamento dei dati, la suddivisione in set di addestramento e test, l’addestramento del modello, le previsioni e la valutazione delle prestazioni. Inoltre, visualizzeremo i risultati per una comprensione più approfondita.

L’algoritmo Naive Bayes è un classificatore probabilistico basato sul teorema di Bayes. È spesso utilizzato per problemi di classificazione, in cui l’obiettivo è assegnare una classe o una categoria a …

L’algoritmo K-Nearest Neighbors (K-NN) è un metodo di apprendimento supervisionato utilizzato per la classificazione e la regressione. L’idea principale è di classificare un punto dati basandosi sulla maggioranza delle etichette delle sue k istanze più vicine nel set di addestramento. La “vicinanza” è spesso misurata utilizzando la distanza euclidea.

L’apprendimento non supervisionato, o unsupervised learning è una categoria di algoritmi di machine learning in cui il modello viene addestrato su dati non etichettati, senza avere informazioni esplicite sul risultato desiderato. L’obiettivo è far sì che il modello trovi da solo strutture o pattern nei dati senza essere guidato da output desiderati.