Apprendimento supervisionato: differenze tra le versioni
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==Descrizione==
L'obiettivo di un sistema basato sull'apprendimento supervisionato è quello di produrre un{{'}}''ipotesi induttiva'', ossia una [[funzione matematica|funzione]] in grado di "apprendere" dai risultati forniti durante la fase di esempio e in grado di avvicinarsi a dei risultati desiderati per tutti gli esempi non forniti. La casistica degli output può essere molto varia; ciononostante, differenzia l'apprendimento di valori quantitativi (comunemente chiamata "[[regressione]]") da valori qualitativi (chiamata "classificazione")<ref>{{Cita libro|nome=Trevor|cognome=Hastie|nome2=Robert|cognome2=Tibshirani|nome3=Jerome H.|cognome3=Friedman|titolo=The elements of statistical learning : data mining, inference, and prediction|url=https://www.worldcat.org/oclc/300478243|accesso=2018-12-21|edizione=Second edition|lingua=en|p=10|cid=The elements of statistical learning|OCLC=300478243|ISBN=9780387848570}}</ref>.
===Componenti logici===
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