MODULO DIDATTICO

KNN

Approfondimento su KNN, con teoria, esercitazioni pratiche e confronto tra distanze Mahalanobis ed Euclidea.

LIVELLO

Da Beginner ad Advanced

PREREQUISITI

Python per la ds, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization

DURATA TOTALE

1 ora

LEZIONI

100% on demand

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QUESTO MODULO DIDATTICO IN

CORSO

Machine Learning Foundations

  • DURATA TOTALE20 ORE
  • LIVELLOIntermedio
  • PREREQUISITOSkill su Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Data visualization

297€

CORSO

Machine Learning Starter Kit

  • DURATA TOTALE50 ore
  • LIVELLOIntermedio
  • PREREQUISITONessuno

597€

Descrizione

Focus approfondito dell’algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN). Include un’introduzione a KNN, seguita da un’esercitazione pratica per consolidare i concetti appresi.

Approfondisce il confronto tra le distanze Mahalanobis ed Euclidea, analizzando l’impatto sulle prestazioni di KNN. Inoltre, esamina l’uso delle diverse metriche di distanza in vari contesti applicativi, offrendo un equilibrio tra teoria e pratica.

Elenco lezioni del modulo

  • KNN
  • Esercitazione KNN
  • KNN - Mahalanobis vs. Euclidean
  • Knn e Distanze

DOMANDE FREQUENTI