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La regressione logistica

Dopo aver testato il modello Perceptron attraverso l’utilizzo di scikit-learn, abbiamo scoperto che non è adatto quando le classi del dataset non sono perfettamente separabili linearmente. Per questo semplice motivo

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scikit-learn e i classificatori di Machine Learning

In questo nuovo capitolo di Machine Learning utilizziamo la libreria scikit-learn grazie alla quale abbiamo a disposizione un’interfaccia di facile utilizzo per l’impiego dei più comuni algoritmi di intelligenza artificiale.

discesa del gradiente stocastica
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Discesa del gradiente stocastica

Nel capitolo precedente abbiamo visto come poter minimizzare una funzione di costo, compiendo un passo nella direzione opposta rispetto a un gradiente che viene calcolato sulla base dell’intero insieme dei

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Adaline in Python – Approfondimento Grafici

Come abbiamo imparato dal capitolo precedente, la differenza sostanziale tra il Perceptron e la regola Adaline sta nell’aggiornamento dei pesi che, nel primo caso avviene tramite l’utilizzo di una funzione

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Adaline – Neuroni adattivi lineari

Il modello Adaline fu una scoperta incredibile nel mondo del Machine Learning perché avvenne solo pochi anni dal Perceptron di Rosenblatt. Questo tipo di algoritmo permette di definire e successivamente

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Algoritmo di apprendimento Perceptron in Python

In questo capitolo implementiamo la regola del Perceptron in Python, applicandola al dataset Iris. Ciò che andremo ad utilizzare è un’approccio a oggetti definendo il Perceptron come una classe, dove

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Il Perceptron in Machine Learning

Nel lontano 1943, dopo uno studio approfondito del cervello umano, i due padri fondatori del Perceptron, McCullock e Pitts (MCP) pubblicarono un primo schema di cellula semplificata che prese il

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Machine Learning – classificazione e regressione – 2

L’attività di Machine Learning, come abbiamo capito dal primo capitolo, si divide in tre tipi di apprendimento. Esistono due attività nell’apprendimento con supervisione, classificazione e regressione, che permettono una più