Regressione avanzata - regolarizzazione

Tecniche di Regressione Avanzata: le Regolarizzazione

La regolarizzazione è una tecnica utilizzata nell’analisi di regressione per prevenire l’overfitting e migliorare la capacità di generalizzazione del modello. L’overfitting si verifica quando il modello si adatta eccessivamente ai dati di allenamento, catturando anche il rumore nei dati anziché solo i modelli sottostanti. Questo può portare a una scarsa capacità di generalizzazione del modello su nuovi dati.

Central Limit Theorem

Il Teorema del Limite Centrale con Python

La statistica è una disciplina fondamentale per l’analisi e l’interpretazione dei dati. Uno degli strumenti concettuali più potenti in statistica è il Teorema del Limite Centrale (CLT). Questo teorema è cruciale per la statistica inferenziale e fornisce le basi per molte analisi statistiche applicate in una vasta gamma di campi.

PDF Probability Distribution Function

La Probabilty Density Function (PDF) con Python

La Probability Density Function (PDF) è una funzione matematica che descrive la probabilità relativa di una variabile casuale di assumere determinati valori. In altre parole, fornisce una rappresentazione della distribuzione di probabilità di una variabile continua. La PDF è non negativa e l’area sotto la curva corrisponde a 1, poiché rappresenta la probabilità totale. Ad esempio, nella distribuzione normale, la PDF è rappresentata da una curva a campana.

Student's t distribution

La distribuzione t di Student con Python

La distribuzione t di Student è una distribuzione di probabilità che deriva dal concetto di t-statistica. È spesso utilizzata in inferenza statistica quando il campione su cui si basa un’analisi è relativamente piccolo e la deviazione standard della popolazione è sconosciuta. La forma della distribuzione t è simile a quella normale, ma ha code più spesse, il che la rende più adatta per campioni di dimensioni ridotte.

Kurtosis

Kurtosis con Python

La kurtosis è una misura statistica che descrive la forma della distribuzione di un insieme di dati. Essenzialmente, indica quanto le code di una distribuzione differiscono da quelle di una distribuzione normale. Un valore di kurtosis superiore a zero suggerisce code più pesanti (distribuzione più “appuntita”), mentre un valore inferiore indica code più leggere (distribuzione più “piatta”). La kurtosis può essere positiva (le code sono più pesanti), negativa (le code sono più leggere) o zero (simile a una distribuzione normale).

Statistics - Skewness

Skewness con Python

La skewness è una misura statistica che descrive l’asimmetria della distribuzione di un insieme di dati. Indica se la coda della distribuzione è spostata verso sinistra o verso destra rispetto alla sua parte centrale. Una skewness positiva indica una coda più lunga a destra, mentre una skewness negativa indica una coda più lunga a sinistra.

Large Language Models

Large Language Models (LLM), cosa sono e come funzionano

Ultimamente si fa un gran parlare di questi Large Language Models, anche se molte volte non ce ne rendiamo neanche conto. Strumenti come Chat GPT-3, e altre applicazioni AI si basano proprio su questi modelli e stanno entrando sempre di più nelle nostre vite. E’ quindi importante approfondire questo tipo di concetto e comprendere in che cosa consistono, come sono strutturati e come funzionano. In questo articolo vedremo, cerchiamo di dare una panoramica su questo argomento. Per chi volesse poi approfondire, suggeriamo di visitare altri articoli più dettagliati in merito.