Questo corso è una guida completa all'algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN), uno degli algoritmi più semplici ed efficaci nel campo del machine learning supervisionato. Ideato per chi desidera apprendere o perfezionare le proprie competenze in machine learning, il corso copre ogni aspetto di KNN, dalle basi teoriche fino alle implementazioni pratiche utilizzando Python.

Inizierai comprendendo i concetti fondamentali di KNN, esplorando come funziona l'algoritmo dal punto di vista matematico e in quali contesti reali può essere applicato. Attraverso spiegazioni chiare e dettagliate, imparerai a calcolare le principali metriche di distanza, come la distanza Euclidea e Manhattan, e a capire come queste influenzano le performance del modello.

Passeremo poi a implementazioni pratiche: inizierai costruendo un modello KNN da zero tramite il linguaggio Python, per poi utilizzare le più famose librerie per il machine learning come Scikit-learn per implementazioni più avanzate. Sarai guidato nell'analisi delle prestazioni del modello, utilizzando metriche come accuracy, precision, recall e F1-score, e scoprirai tecniche per ottimizzare i parametri del modello, prevenire l'overfitting e l'underfitting e gestire problemi come il Trade-off Bias-Variance e la maledizione della dimensionalità.

Il corso include anche sezioni dedicate all'uso di KNN in contesti avanzati, come il riconoscimento delle immagini e l'analisi delle serie temporali, nonché lezioni su come utilizzare Jupyter Notebook e Google Colab per eseguire e condividere i tuoi progetti.

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