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- Obiettivi del corso
Il tuo primo modello di Machine Learning
- Installazione strumenti
- Dati
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- Training
- Previsioni
- Un modello di ML in 4 passi
- Il tuo primo modello di Machine Learning in R
Panoramica sul Machine Learning
- Presentazione della Sezione
- Cosa è il Machine Learning?
- Casi d'uso reali
- Tipi di Machine Learning - per apprendimento
- Tipi di Machine Learning - per output
- Algoritmi
- Gli Errori nel Machine Learning
- Gli Errori nel Machine Learning - Bias e Varianza
- Panoramica sul Machine Learning
Simple Linear Regression
- Introduzione alle Sezioni sulla Regressione
- Altri modelli di Machine Learning
- Comando lm - input
- Comando lm - output
- SLR - Definizione
- SLR - Modello
- SLR - Minimi Quadrati
- Significato dei coefficienti
- Intervalli di confidenza
- Riepilogo Finale
- Simple Linear Regression
Multiple Linear Regression
- Introduzione alla Sezione
- Definizione MLR
- Importare dati da fonti esterne
- Breve esplorazione del dataset
- Inizia il viaggio
- Un modello di MLR
- Confronto tra 4 modelli
- Interpretazione del modello di MLR
- Multiple Linear Regression
- Qual è il modello migliore per prevedere le vendite?
Interazione nella Multiple Regression
- Aldilà di un grande potere
- Come implementare le Sinergie in R
- La formula delle Sinergie
- Altri modelli
- Il p-value
- Interazione nella MLR
Non linearità nella Multiple Regression
- Descrizione delle non linearità nella MLR
- Come costruire un modello quadratico in R
- Come rappresentare un modello quadratico in R
- [bonus] Come studiare 10 modelli in una volta sola!
- Trattazione teorica delle non linearità
- Non Linearità nella Multiple Linear Regression
Scelta delle Variabili
- Contesto della Scelta delle Variabili
- Numero di variabili
- Significatività e p-value
- Numero Modelli
- Metodo Forward
- Metodo Backward
- Metodo Ibrido
- Scelta Finale
- Scelta delle variabili
Valutazione del Modello - Parte 1
- Valutare un modello
- Test Error
- Metodi Indiretti
- AIC
- Non solo BIC
- Due modi per calcolare il Cp di Mallows
- Forward e Backward in un colpo solo!
- Valutazione del Modello - Parte I
Valutazione del Modello - Parte 2
- L'importanza della Cross Validation
- Validation Set 1 - Calcolo MSE
- Validation Set 2 - Calcolo Ripetuto
- Validation Set 3 - Plot e Limiti
- Leave One Out Cross Validation
- LOO CV in R
- I limiti della LOO CV
- k-fold Cross Validation
- I vantaggi della k-fold CV
- Come eseguire la k-fold CV in R
- Valutiamo n modelli con un ciclo "for"
- Come visualizzare i risultati della k-fold CV
- Valutazione del Modello - Parte II
- Predire l'età di un albero dalla sua altezza
- Chi è Grande?
Classificazione
- Introduzione alla Classificazione
- Classificazione
Logistic Regression
- Introduzione
- Confronto tra Logistic e Linear Regression
- Variabili binarie
