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Machine Learning per Dati Tabulari

XGBoost, LightGBM, CatBoost. Niente deep learning fluff: il pane quotidiano della data science su CSV reali.

4.6(680 recensioni)4200 studenti32h · 12 moduliUltimo aggiornamento: 2026-02-28

di Marina Reyes

Programma del corso

12 moduli · 78 lezioni

  1. 01

    Why gradient boosting domina tabular

  2. 02

    XGBoost: parametri che contano davvero

  3. 03

    LightGBM: quando è meglio

  4. 04

    CatBoost: dati categorici nativi

  5. 05

    Cross-validation seria

  6. 06

    Hyperparameter tuning con Optuna

  7. 07

    Feature engineering tabulare

  8. 08

    Imbalanced data: SMOTE e alternative

  9. 09

    Calibration delle probabilità

  10. 10

    SHAP per interpretabilità

  11. 11

    Deploy modelli tabulari

  12. 12

    Progetto: Kaggle competition

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