Esercizi e progetti svolti durante il corso

Nella cartella sms_spam ho implementato uno script per la classificazione di messaggi testuali (SMS) come spam/non spam. Lo script utilizza una rete neurale con 1 hidden layer avente 50 unità nascoste e il parametro alpha a 1e-05. Per trovare buoni valori dei parametri ho utilizzato la grid search cross validation implementata nella libreria scikit-learn di python, con 5 fold. Sul validation set a disposizione (trovato su kaggle) è stata ottenuta una accuracy dello 0.975530179445.

Per una sfida (trovata su kaggle) ho provato ad implementare uno script per il riconoscimento degli autori di brevi frammenti di testo, fra Edgar Allan Poe, Mary Shelley e H.P. Lovercraft. Lo script prodotto è presente nella cartella spooky-author e fa uso di diverse features e classificatori combinati.