Resúmenes
Apuntes universitarios en formato Markdown desde Obsidian.
Machine Learning
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Alberi decisionali
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Algoritmo di retropropagazione (backpropagation)
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Attività di classificazione
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Classificatori basati su istanze
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Classificatori basati su regole
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Classificazione del testo di Naive Bayes
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Clustering (K-means)
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Concept Learning
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Concetti base su Data Mining (DM) e metodologia CRISP
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Concetti di base della teoria della probabilità
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Data Preparation (preparazione dei dati)
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Data Understanding (comprensione dei dati)
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Entropia
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Esercizio del dataset della banca
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Expectation Massimization (EM)
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Introduzione alle reti neurali (NN)
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Introduzione al machine learning
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LABORATORIO - Evaluation (valutazione)
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Metodi d'insieme (AdaBoost e foreste casuali)
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Metodologia CRISP-DM
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Naive Bayes (NB) dell'apprendimento probabilistico
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Overfitting (sovradattamento)
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Reti neurali multistrato
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