Mai nella stessa forma
insieme di principi metodologici (basati sul metodo scientifico) e di tecniche multidisciplinari volto a interpretare ed estrarre conoscenza dai dati attraverso la relativa fase di analisi
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 …
La statistica bayesiana è un approccio alla statistica che si basa sul teorema di Bayes per aggiornare le probabilità delle ipotesi in luce dei nuovi dati disponibili. A differenza dell’approccio frequentista, la statistica bayesiana tratta le probabilità come espressioni di conoscenza o incertezza piuttosto che come frequenze di eventi.
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.
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.