Nella risoluzione dei problemi di machine learning, può capitare abbastanza spesso di dover confrontare diverse unità di misura per prendere una decisione. Ad esempio, si consideri un set di dati contenente due caratteristiche, età e reddito. L’età varia da 0 a 100 indicativamente, mentre il reddito può variare da 0-500.000 € e oltre. Il reddito […]
Algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN)
Uno degli algoritmi più conosciuti nel machine learning è il K-Nearest Neighbors (KNN) che, oltre alla sua semplicità, produce buoni risultati in un gran numero di domini. Già diversi studi sono stati eseguiti, ad esempio, per decidere se effettuare la concessione del prestito da parte di istituti creditizi presso clienti, oppure, per prevedere il rating di […]
Classificatore Naive Bayes Gaussiano
Il classificatore Naive Bayes appartiene ad una raccolta di algoritmi di classificazione basati sul Teorema di Bayes. Non è un singolo algoritmo ma una famiglia di algoritmi in cui tutti condividono un principio comune, cioè che ogni caratteristica è indipendente l’una dall’altra (da qua il nome Naive, dall’inglese ingenuo). Oltre ad essere semplice e veloce, […]
Introduzione all’algoritmo Naive Bayes
Nel machine learning siamo spesso interessati a scegliere, quale che sia, la migliore ipotesi (A) da dei dati forniti (B). In un problema di classificazione, la nostra ipotesi (A) potrebbe essere la classe da assegnare per una nuova istanza di dati (B) che si vuol prevedere. Uno dei modi più semplici per determinare l’ipotesi preferibile […]
Il modello Hooked e la matrice di manipolazione
Nel libro “21 Lezioni per il XXI secolo” lo storico Yuval Noah Harari afferma che Google, Facebook, e altri colossi tecnologici come Tencent o Baidu sembrano aver adottato il modello di business dei mercanti dell’attenzione. “Catturano la nostra attenzione fornendoci informazioni gratuite, servizi e intrattenimento, rivendendola alle aziende inserzioniste.” A catturare la nostra attenzione, ci […]
Come la segmentazione psicografica influenza le strategie di marketing
Fino a non molto tempo fa definire il proprio utente tipo significava definire: “mi rivolgo agli anziani dai 70 anni e oltre, che parlano italiano, hanno problemi di udito e che hanno un entrata di almeno 800€”. Ciò significa effettuare la segmentazione demografica, ossia determinare età, sesso, nazionalità e così via per definire l’utente di […]