Questo libro � pensato per coloro che desiderano entrare nel mondo dell'apprendimento automatico, cio� per i principianti. Inizialmente verr� affrontata la manipolazione dei dati utilizzando i dataframe nel linguaggio di programmazione Python, integrato nel framework Jupyter-lab e in Pandas. I dati saranno poi estratti da file csv per essere gestiti in dataframe. Indicizzazione, selezione e allocazione, indicizzazione in Pandas, selezione basata su tag, selezione condizionale, allocazione dei dati, funzioni di ...
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Questo libro � pensato per coloro che desiderano entrare nel mondo dell'apprendimento automatico, cio� per i principianti. Inizialmente verr� affrontata la manipolazione dei dati utilizzando i dataframe nel linguaggio di programmazione Python, integrato nel framework Jupyter-lab e in Pandas. I dati saranno poi estratti da file csv per essere gestiti in dataframe. Indicizzazione, selezione e allocazione, indicizzazione in Pandas, selezione basata su tag, selezione condizionale, allocazione dei dati, funzioni di riepilogo, mappe, raggruppamento e ordinamento. Infine, si proceder� a programmare i modelli di base dell'apprendimento supervisionato, come la regressione lineare con una singola variabile, la regressione lineare con variabili multiple, il salvataggio e il caricamento del modello di addestramento, la gestione dei dati con variabili dummy, la separazione dei set di dati di addestramento e di test.
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