- 17 Sections
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- INTRODUZIONE3
- RIPASSO DI PROGRAMMAZIONE8
- RIPASSO DIMATEMATICA6
- MACHINE LEARNING METODI PARAMETRICI4
- MANIPOLAZIONE DATI5
- REGRESSIONE LINEARE4
- CLASSIFICAZIONE13
- 7.1Classificazione (2)3 Minutes
- 7.2Likelyhood2 Minutes
- 7.3Classificazione Multiclasse3 Minutes
- 7.4Metriche3 Minutes
- 7.5Regressione Logistica (codice)2 Minutes
- 7.6One Hot Encoder (codice)6 Minutes
- 7.7Grafici (codice)6 Minutes
- 7.8Metriche (codice)5 Minutes
- 7.9Decision Bundary (codice)1 Minute
- 7.10Scelta del Modello (codice)4 Minutes
- 7.11Naive Bayes (codice)1 Minute
- 7.12Progetto Iris A (codice)3 Minutes
- 7.13Progetto 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
- 17.1Stacking ensemlbe panoramica (codice python)4 Minutes
- 17.2Open .arff Dataset (codice python)4 Minutes
- 17.3Split del CSV (codice python)3 Minutes
- 17.4Analisi preliminare (codice python)6 Minutes
- 17.5EDA Exploratory data analysis (codice python)12 Minutes
- 17.6Stacking Ensemble parte 1 (codice python)6 Minutes
- 17.7Stacking Ensemble parte 2 (codice python)4 Minutes
- 17.8Cross Validation (codice python)6 Minutes
- 17.9Classification Report (codice python)6 Minutes
- 17.10Confronto con singoli modelli (codice python)4 Minutes
- 17.11Report e grafici (codice python)3 Minutes
- 17.12Train e Test Size2 Minutes
Train e Test Size
Report e grafici (codice python)
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