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MODELLI ECONOMETRICI CON STRUMENTI DI APPRENDIMENTO AUTOMATICO. ESEMPI CON PYTHON E SCIKIT LEARN (Italian Edition)
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- Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi computazionali per estrarre informazioni direttamente dai dati, anche senza basarsi su un'equazione predeterminata come modello. Gli algoritmi migliorano le loro prestazioni in modo adattivo all'aumentare del numero di campioni disponibili per l'apprendimento. L'apprendimento automatico utilizza due tipi di tecniche: l'apprendimento supervisionato, che addestra un modello su dati di input e output noti in modo da poter prevedere i risultati futuri, e l'apprendimento non supervisionato, che trova modelli nascosti o strutture intrinseche nei dati di input. L'obiettivo dell'apprendimento automatico supervisionato è costruire un modello che faccia previsioni basate sull'evidenza in presenza di incertezza. Un algoritmo di apprendimento supervisionato prende un insieme noto di dati di input e risposte note ai dati (output) e addestra un modello per generare previsioni ragionevoli per la risposta a nuovi dati. L'apprendimento supervisionato utilizza tecniche di classificazione e regressione per sviluppare modelli predittivi. Le tecniche di apprendimento supervisionato includono la maggior parte dei modelli econometrici. Questo libro sviluppa l'econometria dal punto di vista delle tecniche di Machine Learning. A questo scopo viene utilizzata la libreria Scikit Learn di Python.
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