Tecniche Avanzate per L'analisi Multivariata dei Dati Utilizzando Python. Modelli Predittivi per la Classificazione e la Segmentazione (eBook, ePUB)
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Questo libro sviluppa tecniche di analisi multivariata predittiva o di dipendenza (tecniche di apprendimento supervisionato nel linguaggio moderno del Machine Learning) e più specificamente tecniche di classificazione da un punto di vista metodologico e da un punto di vista pratico con applicazioni attraverso il software Python. Vengono approfondite le seguenti tecniche: Modelli lineari generalizzati (Logit, Probit, Count e altri), Alberi decisionali, Analisi discriminante, K-Nearest Neighbour (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Metodi Ensemble (Bagging, Boosting, Voting, Stacki...
Questo libro sviluppa tecniche di analisi multivariata predittiva o di dipendenza (tecniche di apprendimento supervisionato nel linguaggio moderno del Machine Learning) e più specificamente tecniche di classificazione da un punto di vista metodologico e da un punto di vista pratico con applicazioni attraverso il software Python. Vengono approfondite le seguenti tecniche: Modelli lineari generalizzati (Logit, Probit, Count e altri), Alberi decisionali, Analisi discriminante, K-Nearest Neighbour (kNN), Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, Metodi Ensemble (Bagging, Boosting, Voting, Stacking, Blending e Random Forest), Reti neurali, Multilayer Perceptron, Reti a base radiale, Reti Hopfield, Reti LSTM, Reti ricorrenti RNN, Reti GRU e Reti neurali per la previsione delle serie temporali. Queste tecniche sono un supporto fondamentale per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.
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