Spectral Clustering

Il Clustering Spettrale nel Machine Learning con Scikit-learn

Il clustering spettrale è una tecnica di clustering utilizzata nel machine learning per raggruppare insiemi di dati simili. Si basa sull’analisi degli spettri delle matrici di similarità o dissimilarità tra i dati. Questa tecnica è particolarmente efficace quando i dati hanno una struttura non lineare o quando la separazione tra i cluster non è chiaramente definita nello spazio euclideo. Il processo di clustering spettrale coinvolge solitamente tre fasi: la costruzione di una matrice di similarità o dissimilarità, la riduzione dimensionale e l’applicazione di un algoritmo di clustering sui dati trasformati. Questa tecnica è utile in diversi settori, inclusi il riconoscimento di pattern, l’analisi delle immagini e la classificazione dei documenti.

Clustering Gerarchico

Il clustering gerarchico nel machine Learning con Scikit-learn

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.

Machine Learning - Clustering

Il Clustering nel Machine Learning: Tecniche, Valutazione e Interpretazione dei Risultati

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.

La libreria XGBoost

La libreria XGBoost per il Machine Learning

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.

La libreria Scikit-learn per il Machine Learning

Scikit-learn, uno strumento versatile e potente per il Machine Learning in Python

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.

Metodi di campionamento con Python

Metodi di Campionamento in Python

Il campionamento è un processo fondamentale nella ricerca e nella statistica, consentendo di trarre conclusioni significative da un sottoinsieme rappresentativo di una popolazione più ampia. In questo articolo, esamineremo il concetto di campionamento e i principali metodi utilizzati per selezionare campioni rappresentativi. Attraverso esempi pratici in codice Python e considerazioni teoriche, illustreremo l’importanza di una selezione accurata del campione e le applicazioni dei diversi metodi di campionamento.

Eventi mutualmente esclusivi

Eventi mutualmente esclusivi in statistica con Python

In questo articolo daremo una rapida panoramica sulla definizione di eventi mutualmente esclusivi, utilizzando alcuni esempi che possano delucidare al meglio tale concetti, come il lancio d. In Python, come in altri linguaggi di programmazione, è facile realizzare semplici programmi utili per verificare l’esclusività degli eventi.

Dati Longitudinali e tecniche di studio in Python

I Dati Longitudinali in statistica e le tecniche di studio con Python

I dati longitudinali in statistica si riferiscono a osservazioni raccolte su una stessa unità di studio (ad esempio, un individuo, una famiglia, un’azienda) ripetutamente nel tempo. In altre parole, invece di raccogliere dati da diverse unità di studio in un dato momento, si seguono le stesse unità nel corso del tempo per analizzare le variazioni e i cambiamenti che si verificano all’interno di ciascuna unità. In questo articolo scopriremo cosa sono e quali tecniche di studio applicare utilizzando Python come strumento di analisi.