mnist
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Titanic
Sopravvissuti Titanic (notebook) In colab
Loss
Funzione loss e GD (notebook) In colab
Overfitting.
Illustrazione overfitting (notebook) In colab
Biasvar.
Effetto coefficiente di regolarizzazione in Ridge regression (notebook) In colab
Beta_bernoulli.
Modello Beta-Bernoulli (notebook) In colab
Naive bayes.
Classificazione naive bayes di documenti (notebook) In colab
Regression.
Esempi di regressione mediante scikit-learn (notebook) In colab
linregr_samples.
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Distribuzione predittiva in fully bayesian regression (notebook) In colab
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Regressione lineare con gradiente (notebook) In colab
linear regression.
Metodi di regressione lineare(notebook) In colab
linear regression in pytorch.
Esempio di linear regression in Pytorch (notebook) In colab
Biasvar.
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Calcolo e visualizzazione del kernel equivalente (notebook) In colab
Local regression.
Local regression mediante funzioni kernel (notebook) In colab
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Regressione mediante processi gaussiani (notebook) In colab
Metodi di regressione.
Metodi di regressione(notebook) In colab
Class_regr.
Classificazione binaria mediante regressione lineare (notebook) In colab
GDA lineare.
Classificazione mediante GDA con covarianza comune (notebook) In colab
GDA.
Classificazione mediante GDA nel caso generale (notebook) In colab
LDA.
Classificazione mediante LDA (notebook) In colab
Perceptron.
Perceptron (notebook) In colab
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Classificazione mediante logistic regression (notebook) In colab
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Classificazione mediante logistic regression con regolarizzazione (notebook) In colab
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Applicazione delle Parzen windows alla classificazione (notebook) In colab
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Classificazione mediante k nearest neighbor (notebook) In colab
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Backpropagation in MLP a 3 layer (notebook) In colab
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Classificazione multiclass di testi (notebook) In colab