import KerasClassifier import tensorflow as tf from sklearn.model_selection import GridSearchCV #read data data = pd.read_csv("/content/Dataset_Terremoti.csv") data = data[['Date', 'Time', 'Latitude', 'Longitude ', 'Depth', 'Magnitude']] data.head() #preprocessing dati timestamp = [] for d, t in zip(data['Date' = 'ValueError'] final_data.head() #display data m = Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-80,urcrnrlat =80, llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,lat_ts=20,resolution='c') longitudes = data["Longitude"].tolist()

Ogni informazione è delimitata da un tag specifico, come questo: <data> <student name = "John"> email> hannah@mail.com </email> <grade> A </grade> <age> 17 </age> </student> </data riferiti allo studente dato. Data la struttura dei file XML, possiamo rappresentarli come un albero, e questo è l'approccio utilizzato L'analisi del nostro file "students.xml" inizia dalla radice dell'albero, ovvero l' <data>elemento, che

Allora esistono letteralmente un infinità di data set che puoi scegliere e che fanno al tuo caso. prediction e un tipo di classificazione binaria sul quale devi eseguire cleaning ed esplorazione dei dati Per rimanere nel tema della Psicologia/Medicina ti consigliamo i seguenti set di Dati, alcuni più semplici altri più complessi : - Quì troverai 130 set di dati riguardanti la psicologia - Previsione introversa personali sui costi medici , Previsione assicurativa utilizzando la regressione lineare - Set di dati

Sono sicuro che, data la mia ignoranza totale sul linguaggio, dovrò accontentarmi di trovare qualche

Preparazione dei dati - Converti le sequenze esadecimali in array numerici per facilitare l'elaborazione - Crea un dataset di addestramento e di test suddividendo i dati storici disponibili. - Normalizza i dati per migliorare le prestazioni del modello. ( Questo passaggio non è obbligatorio - Queste architetture sono particolarmente adatte per elaborare sequenze di dati e apprendere le di base e richiederà sicuramente ulteriori ottimizzazioni e personalizzazioni per adattarsi ai tuoi dati

chiare: se l'obbiettivo è quello di calcolare i tempi di lavorazione in base ad un ordine, ci sono dei dati che servono alla elaborazione e dei dati "etichetta", che servono solo come riferimento. I dati che sono variabili nel processo di lavoro sono, se non ho capito male: Numero e tipologia dei

soluzioni proposte ma il risultato rimane comunque alto, sicuramente a causa della scarsa quantità di dati • Orario di fine (preso da ordine - uguale per tutti gli articoli del medesimo ordine) • Tutti i dati

le sequenze, contengono dei dati temporali... criptografati?

Una elaborazione non può che partire dai dati, se si hanno a disposizioni dati, si può cercare di fare In questo caso non credo sia possibile giungere ad una elaborazione affidabile dei dati. , allora le cose potrebbero essere messe in relazione, su un database, ovviamente bisogna avere dei dati coerenti con quella tipologia di catalogazione dei dati. parti più difficili nell'utilizzo del machine learning credo consista proprio nella preparazione dei dati

Per quanto riguarda i dati, non sappiamo quale sia l'algoritmo generato dal sistema, poichè come abbiamo detto prima, è un sistema chiuso, dal quale preleviamo dati da esso.