Classificazione statistica

Esempio di classificazione bidimensionale tra 5 differenti classi

La classificazione statistica^[1] è quell'attività che si serve di un algoritmo statistico al fine di individuare una rappresentazione di alcune caratteristiche di un'entità da classificare (oggetto o nozione), associandole una etichetta classificatoria. Tale attività può essere svolta mediante algoritmi di apprendimento automatico supervisionato o non supervisionato. Esempi di questi algoritmi sono:

classificatore bayesiano ingenuo (Naïve Bayes)
reti neurali
macchine a vettori di supporto
regressione logistica

I programmi che effettuano l'attività di classificazione sono detti classificatori. Talora si usa l'aggettivo statistica anche per classificazioni utilizzate per costruire indicazioni statistiche sulle entità assegnate ai diversi contenitori di una classificazione, soprattutto nel caso delle tassonomie, mentre nella definizione della classificazione non si sono utilizzati precisi metodi statistici.

Note

^ T. Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7

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[1] T. Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw Hill. ISBN 0-07-042807-7

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V · D · M Apprendimento automatico
Problemi	Teoria dell'apprendimento statistico · Classificazione · Regressione · Regole di associazione · Apprendimento non supervisionato · Apprendimento supervisionato · Apprendimento per rinforzo · Apprendimento profondo
Apprendimento non supervisionato	Clustering · Clustering gerarchico · K-means · Algoritmo EM · DBSCAN · Mean shift · Rete generativa avversaria (cGAN · VAE-GAN · cycleGAN)
Apprendimento supervisionato	Albero di decisione · Foresta casuale · Conditional random fields CRF · Modello di Markov nascosto · K-nearest neighbors · Classificatore bayesiano · Rete neurale artificiale · Regressione lineare · Regressione logistica · Modelli grafici · Macchine a vettori di supporto
Apprendimento per rinforzo	Q-learning · SARSA · TD
Riduzione della dimensionalità	Analisi fattoriale · Analisi della correlazione canonica (CCA) · Analisi delle componenti indipendenti (ICA) · Analisi discriminante lineare (LDA) · Analisi delle componenti principali (PCA) · Selezione delle caratteristiche · Estrazione di caratteristiche · t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE)
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