- 17 Sections
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- INTRODUZIONE3
- RIPASSO DI PROGRAMMAZIONE8
- RIPASSO DIMATEMATICA6
- MACHINE LEARNING METODI PARAMETRICI4
- MANIPOLAZIONE DATI5
- REGRESSIONE LINEARE4
- CLASSIFICAZIONE13
- 7.0Classificazione (2)3 Minutes
- 7.1Likelyhood2 Minutes
- 7.2Classificazione Multiclasse3 Minutes
- 7.3Metriche3 Minutes
- 7.4Regressione Logistica (codice)2 Minutes
- 7.5One Hot Encoder (codice)6 Minutes
- 7.6Grafici (codice)6 Minutes
- 7.7Metriche (codice)5 Minutes
- 7.8Decision Bundary (codice)1 Minute
- 7.9Scelta del Modello (codice)4 Minutes
- 7.10Naive Bayes (codice)1 Minute
- 7.11Progetto Iris A (codice)3 Minutes
- 7.12Progetto Iris B (codice)3 Minutes
- METODI NON PARAMETRICI4
- SVM4
- ENSEMBLE2
- METODI NON SUPERVISIONATI5
- RETI NEURALI4
- MODEL SLECTION3
- ACCENNI AL DEEP LEARNING2
- TECNICHE VARIE3
- PROGETTI VARI4
- PROGETTO FINALE12
- 17.0Stacking ensemlbe panoramica (codice python)4 Minutes
- 17.1Open .arff Dataset (codice python)4 Minutes
- 17.2Split del CSV (codice python)3 Minutes
- 17.3Analisi preliminare (codice python)6 Minutes
- 17.4EDA Exploratory data analysis (codice python)12 Minutes
- 17.5Stacking Ensemble parte 1 (codice python)6 Minutes
- 17.6Stacking Ensemble parte 2 (codice python)4 Minutes
- 17.7Cross Validation (codice python)6 Minutes
- 17.8Classification Report (codice python)6 Minutes
- 17.9Confronto con singoli modelli (codice python)4 Minutes
- 17.10Report e grafici (codice python)3 Minutes
- 17.11Train e Test Size2 Minutes
Report e grafici (codice python)
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