Dati

In questo articolo spiegherò come fare una analisi basilare di un dataset da me creato e di come applicare il modello di Decision Tree con Python. Ho utilizzato Scikit e Pandas per la parte di analisi dati e dataframe, per la parte relativa ai grafici ho scoperto ultimamente questa libreria Seaborn che va a sostituire a matplotlib. Il dataset che prendo in considerazione è stato costruito da me facendo un semplice scraping della pagina di ogni regione di Booking.com . Dopo avere effettuato lo scraping, fatto a mano dal sito, ho preso ogni singola città e ne ho categorizzato un tipo possibile di turismo. Esso è costituito da: Nome città, regione, Hotel, Latitudine, Longitudine, tipo di turismo Nella pratica considero tutte le regioni italiane e elenco le prime 25 città per numero di hotel. Il dataset è disponibile in fondo al blogpost. ...

Il Gradient Descent o Discesa del Gradiente è uno dei più popolari algoritmi di ottimizzazione. La discesa del gradiente è un algoritmo molto usato nelle reti neurali in quanto è alla base dell’algoritmo di backpropagation, attualmente sono tantissime le librerie che implementano questo algoritmo. L’idea del Gradiente Descent è quello di minimizzare una funzione obiettivo J(θ) formata da N parametri θ, aggiornando il valore dei parametri in base alla differenza con il gradiente negativo di J(θ) rispetto al parametro considerato. L’aggiornamento del parametro viene aggiornato poi passo passo, secondo un dato valore η, chiamato learning rate. ...

In questo articolo spiegherò come creare degli oggetti Clusterizzati in Python usando la libreria SciPy. SciPy mette a disposizione per noi un sacco di metodi per il Clustering, noi utilizzeremo quelli che abbiamo visto nell’articolo precedente. Il seguente file IPython fa vedere perfettamente la procedura con un metodo di collegamento fra i cluster di tipo singolo basato sulla distanza euclidea. Il file ha i commenti che indicano ogni singola operazione avvenuta. ...