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12 relazioni: Analisi della regressione, Apprendimento automatico, Campionamento di Gibbs, Devianza (statistica matematica), Discesa stocastica del gradiente, Distribuzione normale inversa, John Nelder, Modello generale lineare, Modello logit, Regressione (disambigua), Regressione logistica, Robert Wedderburn.
Analisi della regressione
L'analisi della regressione è una tecnica usata per analizzare una serie di dati che consistono in una variabile dipendente e una o più variabili indipendenti.
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Apprendimento automatico
L’apprendimento automatico, nota anche come machine learning, rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del 1900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo, teoria dei sistemi dinamici, elaborazione delle immagini, data mining, algoritmi adattivi, ecc; che utilizza metodi statistici per migliorare progressivamente la performance di un algoritmo nell'identificare pattern nei dati.
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Campionamento di Gibbs
In statistica e in fisica statistica, un campionamento di Gibbs o un campionatore di Gibbs è un algoritmo di catena di Markov Monte Carlo (MCMC) per ottenere una sequenza di campioni casuali da una distribuzione di probabilità multivariata (cioè dalla distribuzione di probabilità congiunta di due o più variabili casuali) quando il campionamento diretto si dimostra difficoltoso.
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Devianza (statistica matematica)
In statistica matematica la devianza è un indice usato nei test di verifica d'ipotesi.
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Discesa stocastica del gradiente
La discesa stocastica del gradiente (in lingua inglese stochastic gradient descent, SGD) è un metodo iterativo per l'ottimizzazione di funzioni differenziabili, approssimazione stocastica del metodo di discesa del gradiente (GD) quando la funzione costo ha la forma di una somma.
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Distribuzione normale inversa
In teoria delle probabilità la distribuzione normale inversa (o gaussiana inversa) è una distribuzione di probabilità continua dipendente da due parametri definita sui numeri reali positivi.
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John Nelder
Nato a Dulverton, Somerset, venne formato alla Blundell's School e poi al Sidney Sussex College, Cambridge, dove seguì i corsi di matematica.
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Modello generale lineare
Il modello generale lineare (in inglese general linear model, da cui la sigla GLM) è un modello lineare generalizzato statistico.
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Modello logit
In statistica e in econometria, il modello logit o modello logistico è una specificazione di un modello di regressione a risposta categorica che ha riscosso e riscuote una notevole popolarità.
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Regressione (disambigua)
Nessuna descrizione.
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Regressione logistica
La regressione logistica è un caso particolare di modello lineare generalizzato avente come funzione link la funzione logit.
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Robert Wedderburn
Sviluppò, insieme a John Nelder, la metodologia del Modello lineare generalizzato, e nello stesso filone di ricerca sviluppò l'idea di quasi-likelihood.
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