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Estratto del documento
Appunti di Machine Learning Sommario Capitolo 1 - Introduzione al Machine Learning ................................................................................................. 6 Task .................................................................................................................................................................... 6 Performance ...................................................................................................................................................... 6 Tipi di learning ................................................................................................................................................... 7 Supervised Learning ...................................................................................................................................... 7 Semi-supervised Learning.............................................................................................................................. 7 Unsupervised Learning .................................................................................................................................. 7 Reinforcement Learning ................................................................................................................................ 7 Training data ...................................................................................................................................................... 8 Tipi di dati .......................................................................................................................................................... 8 Parametri e Hyper-parametri ............................................................................................................................ 9 Overfitting e Underfitting .................................................................................................................................. 9 Linear Regression......................................................................................................................................... 10 Complessità del modello ............................................................................................................................. 11 No free lunch Theorem ................................................................................................................................... 12 Bias and Variance error ................................................................................................................................... 12 Generalization vs Model Capacity ................................................................................................................... 13 Test Set ............................................................................................................................................................ 14 Validation Set ..............................................................................
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simone__g
A.A. 2021-2022
108 pagine
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SSD Scienze matematiche e informatiche INF/01 Informatica
I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher simone__g di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Machine Learning e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Università degli Studi di Salerno o del prof Foggia Pasquale.