Appunti di Machine learning

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di machine learning su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Serra Giuseppe, Maltoni Davide, Vandin Fabio, Rosasco Lorenzo e molti altri, nelle università di Università degli Studi di Udine, Università degli Studi di Bologna, Università degli Studi di Padova, Università degli studi di Genova.

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I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni e lo studio autonomo di eventuali testi di riferimento in preparazioneall’esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell’università attribuibile al docente del corso o al relatore

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Appunti di Machine learning

Formulario Di Machine learning for Big Data

Esame Machine learning

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Serra

Università Università degli Studi di Udine

Appunti esame

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Schema di tutte le formule e nozioni da sapere per poter passare l'esame scritto di Machine Learning. Ho creato il pdf in base alle domande di tutti gli esami che vanno dal 2020 al 2023. Gli argomenti sono: -Regressione lineare, binomiale, logistica -Tecniche di normalizzazione -Regolarizzazione -Analisi testuale -Performance dei classificatori -Reti neurali -SVM (Super Vector Machine) -Clustering -Anomaly Detection -PCA

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Machine Learning - Appunti

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria ii

Dal corso del Prof. D. Maltoni

Università Università degli Studi di Bologna

Appunto

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Appunti di machine learning basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Maltoni, dell’università degli Studi di Bologna - Unibo, facoltà di Ingegneria II - Cesena, Corso di laurea in ingegneria e scienze informatiche. Scarica il file in formato PDF!

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Machine Learning

Esame Machine learning

Facoltà Scienze matematiche fisiche e naturali

Dal corso del Prof. G. Serra

Università Università degli Studi di Udine

Appunto

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Appunti di machine learning basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Serra dell’università degli Studi di Udine - Uniud, facoltà di Scienze matematiche fisiche e naturali, Corso di laurea in informatica. Scarica il file in formato PDF!

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Machine Learning - Appunti completi

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Vandin

Università Università degli Studi di Padova

Appunto

4 / 5

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Questo documento contiiene gli appunti relativi al corso di Machine Learning appartenente al manifesto degli esami della laurea magistrale in Ingegneria Informatica, presso l' Università degli Studi di Padova. Questo file contiene appunti riscritti e rivisti presi a lezione. E' consigliato abbinare questo documento alle slides del corso e possibilmente al libro di testo di riferimento "Understanding Machine Learning - From theory to algorithms". Le prime 3 pagine del documento contengono il programma del corso e quindi il contenuto di questi appunti. Buono studio e in bocca al lupo! Good luck for the exam!

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Machine Learning - Appunti di teoria (introduzione e fondamenti)

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria ii

Dal corso del Prof. D. Maltoni

Università Università degli Studi di Bologna

Appunto

4 / 5

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Appunti del corso di Machine Learning tenuto dal Prof. Maltoni Davide all'interno del CdL Magistrale di Ingegneria e Scienze Informatiche dell'Università di Bologna. Gli appunti ricoprono solo la parte iniziale del corso (introduzione e fondamenti). In particolare, ecco di seguito la lista degli argomenti presenti all'interno di questi appunti: differenza tra intelligenza e intelligenza artificiale, tipologie di ragionamento, cos'è il machine learning, brute force e weak AI, stagioni dell'AI, singolarità tecnologica, dati, pattern, cos'è la classificazione (in breve), cos'è la regressione (in breve), cos'è il clustering (in breve), cos'è la riduzione di dimensionalità (in breve), cos'è il representation learning (in breve), problemi nel dominio della visione, tipologie di apprendimento (supervisionato, non supervisionato, semi-supervisionato, batch, incrementale, naturale e reinforcement learning), parametri, funzione obiettivo, iperparametri, valutazione delle prestazioni, matrice di confusione, problemi closed e open set, true positive e true negative, false positive e false negative, formula per calcolare l'accuratezza, sistemi con soglia, AUC (Area Under Curve), precision-recall, AP (Average Precision) e mAP (medium Average Precision), training, validation, test, cross-validation, selezione automatica degli iperparametri, convergenza, generalizzazione e overfitting. All'interno degli appunti sono presenti ogni tanto anche delle formule, degli schemi e dei disegni di varia natura per agevolare la comprensione.

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Analisi di Algoritmi di Classificazione - Tesi Russo Alessio

Esame Machine Learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. L. Rosasco

Università Università degli studi di Genova

Tesi

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Tesi per la facoltà di Ingegneria, Università degli Studi di Genova - Unige dal titolo Analisi di algoritmi di classificazione con approfondimento geometrico sul significato di questi. Analisi teorica, con uso di kernel e analisi pratica su dataset di immagini. Scarica il file in formato PDF!

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