Відео

grazie davvero molto interessante. Ho una domanda: come mai le percentuali non sono corrette? ad esempio al 25.26 i sopravvissuti per tipo di classe sono 62% 47% e 24% Grazie ancora

Ciao Loris mi sono iscritto al tuo canale sperando di capirci qualcosa

Grazie mille per il video, molto chiaro!

problema con questo schifoso merdoso pip... sono su w, ho installato tutto correttamente ho la 3.11.9. devo creare un ambiente isolato., fatto lo attivo fatto ci installa da github "X", fatto controllo che sia installato nell'ambiente isolato, fatto vado ad installare i requisiti per far girare "X" PROBLEMA, pip se ne fotte della mio ambiente isolato e va ad installarmi le dipendenze nel percorso in cui si trova python e le lib\ site-package. ho provato a cambiare i path dalle variabili di sistema, niente ho provato con pipx, niente ho provato con altri, niente... quindi non so cosa c.ax.x.o sia. e sono nevrotico. qualcuno sa come fare? per fare in modo che una volta attivo l'ambiente possa installare le dipendenze in quell'ambiente isolato? che dovrebbe essere env\lib\script o lib\site pack?? grazie a chi mi risponderà è un calvario è uno schifo.

Super efficace! Grazie!

Ciao allora nonostante su UA-cam ci siano dei programmatori bravi, il tuo metodo che spiega ogni singola istruzione etc, Non c'è..... E le slide rimangono impresse nella mente. I tuoi video su Python li farò girare a chi mi ha chiesto di imparare questo fantastico linguaggio. Io non saprei fare di meglio,Complimenti 👏🏻

una domanda: ma il vif non è definito da una coppia di set di variabili? come facciamo ad avere un vif associato solo ad una colonna. mi aspettavo qualcosa di simile a quello che abbiamo ottenuto tramite l'unstack della matrice delle correlazioni: ad ogni COPPIA di feature c'è associato il coefficiente di correlazione.qual è il signficato di associare il vif ad UNA sola colonna?

come mai usiamo la matrice trasposta?

quando faccio data["colonna"].replace(np.nan, "ciao", inplace=True) mi da questo errore-> A value is trying to be set on a copy of a DataFrame or Series through chained assignment using an inplace method. The behavior will change in pandas 3.0. This inplace method will never work because the intermediate object on which we are setting values always behaves as a copy. ho risolto così-> data1=data["colonna"].replace(np.nan, "ciao", inplace=False) e poi data["colonna"]=data1. qualcuno sa dirmi cosa c'èe di sbagliato nel primo codice?

Ciao! Ottimi video! nel link però ci sono solo png. sbaglio qualcosa? grazie!!

Ottimo video. Non capivo bene il notebook che mi hanno fornito all'università, il tuo video mi è stato molto di aiuto. Continua così, sei un grande😉

Ottime spiegazioni, tutto molto chiaro, grazie! Trovo però sempre un problema (in tutti gli esempi) riguardo l'uso di .corr nello specifico df.corr() mi fornisce sempre l'errore "ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen.....' " e non capisco come risolvere

Grazie!!

Bravo Loris!

Complimenti, esposizione molto chiara, continua cosi`!!!

Tanta roba, complimentoni

Ciao, quando vado a leggere 'houses.csv' mi dice che non esiste nessun file che si chiama così, anche se io l'ho scaricato e messo nella stessa cartella di quella del progetto python. Cosa devo fare?

Davvero un gran tutorial Loris. Spiegazioni molto chiare e di grandissimo aiuto. Sarebbe stupendo se riuscissi a portare avanti questo incredibile lavoro!

Grande Loris!

Loris vorrei chiederti di caricare un tutorial su come analizzare i dati di un'api pubblica tramite un modulo e un notebook creando funzioni classi e grafici

Ottimo video. Chiarissimo nell'esporre i concetti...

Ottima spiegazione, complimenti !!!!!!

Non fai piu altri test? Anova...

grazie mille

questo canale è davvero fantastico.

Grazie Loris, utilissimo e molto chiaro.

Il dataset boston non è piu presente nelle ultime versioni di scikit learn (ragioni razzistiche)

Ciao Loris :) Innanzitutto, complimenti per i tutorial! Sono fatti davvero bene e dopo vari tentativi (altri video su YT, letture varie) inizio a capire i passaggi del machine learning. Ho una domanda: sono arrivato al passaggio di importare matplotlib e seaborn (minuto 3:48). Quando clicco su run, visualizzo questo errore: 'module' object is not callable. Come posso risolvere? Grazie in anticipo!

Loris questi video sono il meglio che si possa trovare in ambito machine learning per un pubblico italiano. Concetti chiari, spiegazioni efficaci e per niente noiosi anzi, continua così che farai un successone!! 🎉👏

Non mi iscrivo mai a nulla ma lo meriti. Ti seguo molto bene

ciao, complimenti per il tutorial, spiega in modo molto semplice e comprensibile, dovevo solo chiederti se puoi imparare machine learning senza essere un genio della matematica partendo da 0, e più o meno quanto tempo ci vorrà, grazie mile

Complimenti, bellissimi video !!

Ciao Loris, grazie davvero per i video. Sono un beginner della programmazione e avrei una domanda su numpy e pandas. Il dubbio è fondamentalmente concettuale. Non capisco perchè, pur essendo numpy and pandas identificate come librerie, si comportano parecchio da modulo. Per esempio il modo di usare le funzioni non fa alcun riferimento a un modulo, ma direttamente alla libreria... np.array() un esempio abbastanza emblematico. La funzione segue direttamente la libreria in questo caso. Da quanto avevo capito la funzione dovrebbe far seguito ad un modulo e non all'intera libreria, come nel caso di plt.plot, dove la funzione plot si riferisce appunto al modulo. Puoi chiarire questo concetto?

ora che ti ho scoperto non ti mollo, devo preparare l'esame di fisica . In 10 minuti ho capito molte cose rispetto ad ore e ore di lezione in aula. C'è la possibilità di contattarti in privato per qualche dritta su un progetto Python?

Buonasera RAGAZZI/E! Vi ringrazio davvero molto per aver portato questo tutorial a quasi 10k visuallizazioni! 🙏🏼 Siccome ha ormai quasi 3 anni e per il mondo informatico è come se passasse una vera e propria era, un consiglio vivissimo è di non usare Atom ma utilizzare solo ed esclusivamente VSCODE! ⚠✅ Oltre a questo consiglio, un altro vivissimo è quello poi di integrare anche lo studio dei TAG SEMANTICI, fondamentali per la lettura delle pagine web! A presto ! 😀

Ciao. Sto seguendo la lezione. Quando faccio ctrl /s non mi esce su google. Perchè?

Bellissimi video Loris, grazie: hai idea di quando farai il prossimo video sull'over fitting e l'under fitting? Grazie ancora!

Complimenti! I tuoi tutorial sono di grande aiuto, anche in Grecia! :)

Non ho ben capito come personalizzare nella bar chart i valori che mi servono sui singoli assi, Cioé, se io sull'asse in basso volessi non mettere dei numeri ma magari dei nomi (ad esempio voglio vedere quante persone sono andate al mare a fregene nel 2015) e quindi volessi denominare una colonna "fregene", come posso fare?

Perché ha calcolato una slope per ogni features e solo una intercetta?

Sono bellissimi video, molto d'aiuto. L'unica cosa secondo me è che nella parte finale quando fai i grafici, le linee di codice sono abbastanza complesse per chi si approccia a tutto ciò o comunque ha solo delle basi. Sarebbe molto più efficiente spiegare i passaggi e le funzioni che usi come facevi in quelli nell'introduzione a Python. Grazie davvero per il contenuto che ci fornisci🙌

Grazie Loris, sto facendo un master di data scientist e tutto questo è illuminante, più chiaro dei docenti. Ora mi guardo i video di statistica su Python, continua cosi!

Bellissimo video e bellissimo teorema. Bravo👍

complimenti e continua così. grazie

ciao molto utile grazie. una domanda ma per assegnare tipo alla password 2 lettere maiuscole 3 minuscole 4 simboli 1 numero e cosi via come devo fare?

Bravo! Ottimo lavoro

Grazie Loris! Ho seguito il tuo video con estremo interesse, spieghi tutto in maniera chiara ed esaustiva, complimenti!

Ho apprezzato molto il fatto che tu sia partito da una panoramica di tutti gli elementi che compongono il grafico (fig, axis, axes, tick, eccetera), mostrandoli a schermo. L' introduzione di un elemento per volta e l' esposizione né troppo veloce né troppo lenta, inoltre, facilitavano la comprensione. Certamente ci sarebbero molti aspetti da approfondire, ma per quelli c'è la documentazione ufficiale. Un video in italiano introduttivo, ben fatto, mancava. Grazie mille!

Complimenti, davvero un ottimo video! Molto utile e chiaro