Algoritmi di regressione (es. regressione lineare, regressione polinomiale).

Modulo 1: la regressione Cos'è la regressione? La regressione come strumento di predizione Differenza tra regressione e classificazione Applicazioni della regressione nei vari ambiti (economia, scienza, ingegneria, ecc.) Modulo 2: Fondamenti della regressione Teoria di base della regressione Cos'è una variabile indipendente e dipendente Relazione lineare tra variabili Obiettivo della regressione: stimare una funzione che descriva la relazione tra le variabili Modulo 3: Regressione lineare semplice la regressione lineare semplice Cos'è la regressione lineare semplice: formula e significato Interpretazione dei coefficienti: pendenza e intercetta Funzione di costo e minimizzazione degli errori quadrati Modulo 4: Regressione lineare e il metodo dei minimi quadrati Il metodo dei minimi quadrati Cos'è e come funziona il metodo dei minimi quadrati Calcolo dei parametri della regressione lineare (coefficiente angolare e intercetta) Derivazione della soluzione analitica (equazioni normali) Modulo 5: Regressione lineare con più variabili (regressione lineare multipla) Estensione della regressione lineare a più variabili Cos'è la regressione lineare multipla e quando utilizzarla La matrice dei coefficienti e la funzione di predizione Interpretazione dei coefficienti nella regressione multipla Modulo 6: Valutazione dei modelli di regressione lineare Come valutare le performance di un modello di regressione lineare Errore quadratico medio (RMSE), R² e interpretazione del modello Verifica dei residui e analisi delle ipotesi Overfitting e underfitting nei modelli di regressione Modulo 7: Regressione polinomiale la regressione polinomiale Cos'è la regressione polinomiale e quando usarla Differenza tra regressione lineare e polinomiale Funzione di regressione polinomiale di grado superiore Modulo 8: Come implementare la regressione polinomiale Implementazione di un modello di regressione polinomiale Creazione di caratteristiche polinomiali (ad esempio, x², x³, ecc.) Costruzione del modello polinomiale Scelta del grado del polinomio per evitare l’overfitting Modulo 9: Valutazione della regressione polinomiale Valutazione e confronto con la regressione lineare Come interpretare il modello di regressione polinomiale Errore quadratico medio e R² nei modelli polinomiali Strategie per evitare overfitting nei polinomi ad alto grado Modulo 10: Regularizzazione nei modelli di regressione Tecniche di regularizzazione per migliorare i modelli di regressione Cos'è la regularizzazione e perché è utile Lasso (L1) e Ridge (L2) regression: differenze e applicazioni Come la regularizzazione aiuta a evitare l'overfitting Modulo 11: Regressione con variabili categoriche Gestire variabili categoriali nei modelli di regressione Codifica delle variabili categoriali per la regressione One-Hot Encoding vs. Label Encoding nelle regressioni Esempi di regressione con variabili categoriche Modulo 12: Implementazione pratica della regressione con Python Utilizzare Python per implementare la regressione Librerie comuni: sklearn, statsmodels, numpy, pandas Implementazione di una regressione lineare e polinomiale in Python Visualizzazione dei risultati con matplotlib e seaborn Modulo 13: Affinamento del modello di regressione Ottimizzare il modello di regressione Selezione delle variabili: come scegliere le variabili indipendenti Trasformazione delle variabili: logaritmi, radici, ecc. Cross-validation per migliorare la generalizzazione del modello Modulo 14: Modelli di regressione avanzati Approcci avanzati nella regressione Regressione robusta: ridurre l'influenza degli outliers Regressione con alberi decisionali e Random Forest per la regressione Regressione tramite Support Vector Machine (SVM) Modulo 15: Applicazioni e best practices nella regressione Strategie per applicare efficacemente i modelli di regressione Best practices per la gestione dei dati e la validazione dei modelli Come scegliere il modello di regressione più adatto al problema Applicazioni pratiche nei vari settori (finanza, marketing, salute, ecc.)