Python per il Machine Learning

Contenuti:

• Breve introduzione al paradigma della programmazione a oggetti e alla sintassi di Python

• Acquisizione dei dati con Pandas

• Lavorazione dei dati mancanti con Pandas e Numpy

• Normalizzazione dei dati con Scikit-learn

• Algoritmi per la selezione ed estrazione delle caratteristiche

• Algoritmi di classificazione: Prinception, Regressione Logistica, SVM, alberi di decisioni, foreste casuali

• Scelta degli iperparametri

• Individuazione e risoluzione di problematiche di overfitting

• Valutazione dei risultati ottenuti

• Algoritmi di regressione

• Acquisire e analizzare dati dal web con Beautiful Soup