Probability

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Metodi Monte Carlo

I Metodi Monte Carlo sono algoritmi computazionali che utilizzano ripetuti campionamenti casuali per risolvere problemi complessi, spesso deterministici. Ampiamente utilizzati in finanza, ingegneria, IA e altro ancora, permettono di modellare l'incertezza, ottimizzare e valutare i rischi simulando numerosi scenari e analizzando risultati probabilistici.

Monte Carlo Simulation Probability +3
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Perdita Logaritmica

La perdita logaritmica, o perdita log/cross-entropia, è una metrica chiave per valutare le prestazioni dei modelli di machine learning—specialmente per la classificazione binaria—misurando la divergenza tra le probabilità previste e gli esiti reali, penalizzando le previsioni errate o eccessivamente sicure.

Log Loss Machine Learning Classification +2
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