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Machine learning #1 Lez. 6 - Coggle Diagram
Machine learning #1
Lez. 6
Insieme di tecniche per
estrarre valore dai dati
Tipologie
Supervisionato
Dato un insieme di dati, va a scegliere la funzione che meglio li approssima
Input tipologia e classe di funzione da considerare
Dati due vettori Xi e Yi, si vuole apprendere la funzione f : X -> Y
Funzione per ottenere
Y da X
X dati input,
features
Y risultati,
labels
Metodi
Parametrici
Si definisce la forma della funzione
Non parametrici
SI cerca la migliore funzione, senza definire la forma o tipo
Analisi del
modello
80% training - 20% test
Si settano i parametri su training
Si testano su test
Va sempre considerato una % di errore
Categorie
Regressione
Dati quantitativi
Classificazione
Dati qualitativi
Non supervisionato
Ha scopo di identificare la tipologia dei dati senza parametri in input
Usato per analisi
esplorativa dei dati
Limiti
Non ha obiettivo
e tipologie specifiche
Soggettivo
Non si possono fare verifiche incrociate (es. training/test)
PCA
Principal Component Analysis
Date
n
osservazioni e
p
attributi,
identificare quelli più significativi
Ricerca il minor numero di variabili che descrivono comunque bene l'informazione
Primo PCA
Dimensione in cui i dati variano al massimo
Definisce la linea più vicina
a tutte le osservazioni
Si ricerca il massimo
della varianza
Combinazione lineare normalizzata delle features del set di dati
Media = 0
S = 1
Le variabili devono essere normalizzate prima dell'esecuzione del processo
Funziona bene con valori numerici, male con categorici
Secondo PCA
Combinazione lineare Xi che ha la massima varianza tra tutte le combinazioni lineari che non sono correllate con il primo (Z1)
N PCA
Avrà la massima varianza di tutte le combinazioni lineari non correlate con i precedenti PCA
Minimo numero PCA
Quando la variazione di varianza diventa trascurabile
Identifica nel dataset
gruppi omogenei di dati
Deep
Strati di algoritmi ML che estraggono
sempre più informazioni dai dati