Tutorial di Data Science

L'operatore laplaciano è uno degli strumenti matematici più usati nel machine learning moderno. È alla base del clustering spettrale, del manifold learning, del rilevamento dei bordi nelle immagini e degli algoritmi basati su grafi.

Il test U di Mann-Whitney è un test non parametrico basato sui ranghi per confrontare due gruppi indipendenti quando i dati non soddisfano l'assunzione di normalità richiesta dal t-test.

Il metodo di Newton è un algoritmo iterativo per trovare radici che usa approssimazioni tramite tangenti per avvicinarsi alla soluzione di equazioni senza risposta in forma chiusa.

Scopri cos'è una funzione obiettivo, come funziona nell'ottimizzazione e nel machine learning, e come definirla e interpretarla con esempi reali.

Scopri come la regressione polinomiale aiuta a modellare relazioni non lineari e a migliorare l'accuratezza predittiva nei dataset reali.