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Realizzerò modelli avanzati di machine learning e progetti di data science in Python
La soddisfazione del cliente è la mia prima priorità
Sono un Data Analyst & Machine Learning Specialist con competenze in Applied Statistics, Exploratory Data Analysis e Predictive Modeling in Python.
Aiuto i clienti a risolvere problemi complessi di d...
Informazioni su questo servizio
Stai cercando un esperto in Advanced Machine Learning, Bayes Classifiers e valutazione delle performance dei modelli? Sei nel posto giusto!
Sono specializzato nella costruzione, analisi e ottimizzazione di modelli complessi di machine learning usando Python, Scikit-Learn, SciPy e NumPy.
Cosa offro:
- Bayes Classifier & Analisi di probabilità: Calcolo della probabilità congiunta, distribuzioni normali multivariate, covarianza e mappatura delle regioni di decisione.
- Precisione e valutazione del modello: Confronto approfondito tra accuratezza di resubstitution (training), validazione incrociata a 10 fold e vera accuratezza del test.
- Implementazione di algoritmi: Linear Discriminant Analysis (LDA), 1-NN, alberi decisionali, SVM, bagging e foreste casuali.
- Soluzioni per squilibri di classe: Analisi del triangolo dei dati sbilanciati, valutazione dell'entropia e risampling con SMOTE / imbalanced-learn.
- Data science in Python: Jupyter Notebooks, visualizzazione pulita (Matplotlib, Seaborn) e report teorici dettagliati.
Perché scegliermi?
- Soluzioni matematicamente rigorose e precise
- Codice Python ben documentato
- Lavoro 100% originale, su misura per le tue linee guida
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Expertise:
Classificazione
•
clustering
•
Albero di decisione
Linguaggio di programmazione:
Python
Framework:
Scikit-learn
•
Panda
Strumenti:
Quaderno jupyter
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Quali librerie e strumenti di machine learning usi?
Principalmente uso Python insieme a librerie standard del settore come Scikit-Learn, SciPy, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn e imbalanced-learn per modellare e visualizzare i dati.
Fornisci codice sorgente completo e documentazione?
Sì! Riceverai codice Python pulito e commentato (Jupyter Notebook o file .py) insieme a report strutturati che spiegano risultati e metodologia.
Puoi gestire dataset sbilanciati?
Assolutamente sì. Applico tecniche avanzate come oversampling con SMOTE, pesatura delle classi e metriche di valutazione specializzate (F1-score, Precision, Recall) per gestire efficacemente lo squilibrio delle classi.
Come valuti e convalidi i modelli?
Eseguo valutazioni di performance rigorose confrontando accuratezza di training/resubstitution, validazione incrociata a $k$ fold e accuratezza del test su più algoritmi come Bayes Classifier, SVM, alberi decisionali e ensemble.
