Machine Learning with Python - Beyond regression and classification problems
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Machine Learning: oltre i problemi di Classificazione e di Regressione

il Machine Learning è un campo molto vasto, e ci sono molti altri tipi di problemi e tecniche al di là della classificazione e della regressione. Problemi come il clustering, la riduzione della dimensionalità, l’apprendimento rinforzato, la generazione di testo, e molti altri, sono altrettanto importanti e presentano sfide uniche. Molti corsi avanzati e risorse più specializzate coprono anche questi argomenti meno diffusi. Quindi, se hai interesse in specifici tipi di problemi di Machine Learning, è possibile trovare risorse specializzate per soddisfare le tue esigenze.

Machine Learning with Python - IDE3 algorithm
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L’algoritmo IDE3 nel Machine Learning con Python

L’algoritmo IDE3 (Iterative Dichotomiser 3) è un predecessore dell’algoritmo C4.5 e rappresenta uno dei primi algoritmi per la costruzione di alberi di decisione. Anche se C4.5 e i suoi successori sono diventati più popolari, IDE3 è comunque interessante perché ha contribuito a gettare le basi per gli alberi di decisione e per l’apprendimento automatico. Di seguito, spiegherò il funzionamento di IDE3 e come usarlo in Python.

Machine Learning with Python - C4.5 h
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L’algoritmo C4.5 in Machine Learning con Python

L’algoritmo C4.5 è un algoritmo di apprendimento automatico ampiamente utilizzato per la costruzione di alberi di decisione. Gli alberi di decisione sono una forma di modello predittivo che può essere utilizzata sia per problemi di classificazione che per problemi di regressione. C4.5 è una versione migliorata dell’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) sviluppato da Ross Quinlan ed è stato introdotto negli anni ’90. Ecco come funziona l’algoritmo C4.5 e come utilizzarlo in Python.

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L’entropia e l’information gain nel Machine Learning

In machine learning, l’entropia e l’information gain sono concetti fondamentali utilizzati nell’ambito degli alberi decisionali e dell’apprendimento supervisionato per prendere decisioni sulla divisione dei dati durante il processo di addestramento di un modello. Questi concetti sono spesso associati all’algoritmo ID3 (Iterative Dichotomiser 3) e alle sue varianti, come il C4.5 e il CART.

Machine Learning with Python - Confusion Matrix
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La Matrice di Confusione nei problemi di Classificazione del Machine Learning

La matrice di confusione è uno strumento di valutazione ampiamente utilizzato nel machine learning per misurare le prestazioni di un modello di classificazione. Fornisce una panoramica dettagliata delle previsioni fatte dal modello rispetto alle classi reali dei dati. La matrice di confusione è particolarmente utile quando si lavora con problemi di classificazione in cui le classi possono essere più di due.

Machine Learning with Python - CHAID
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L’algoritmo CHAID in Machine Learning con Python

CHAID (Chi-squared Automatic Interaction Detector) è un algoritmo utilizzato per la costruzione di alberi di decisione, in particolare per la suddivisione di variabili in base alle loro interazioni con le variabili di destinazione. A differenza degli alberi decisionali tradizionali, che si basano principalmente sull’indice di Gini o sull’entropia per la scelta delle suddivisioni, CHAID utilizza test del chi-quadro per determinare le suddivisioni ottimali in modo automatico.

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Random Forest nel Machine Learning con Python

Random Forest è un algoritmo di apprendimento automatico che si basa sulla creazione di un insieme di alberi decisionali. Ogni albero viene creato utilizzando un subset casuale dei dati di addestramento e produce una previsione. Alla fine, le previsioni di tutti gli alberi vengono combinate attraverso il voto della maggioranza per ottenere la previsione finale.

Machine Learning with Python - Gradient Boosting h
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Gradient Boosting nel Machine Learning con Python

L’algoritmo Gradient Boosting è una tecnica di apprendimento automatico che si basa sulla creazione sequenziale di modelli deboli, spesso alberi decisionali, per creare un modello più forte in grado di affrontare problemi di regressione e classificazione. L’obiettivo principale del Gradient Boosting è ridurre l’errore del modello combinando i punti deboli dei modelli individuali.