Appunti di Ingegneria - Università degli studi di Napoli Federico II

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Dipartimento di Ingegneria Chimica, dei Materiali e della Produzione Industriale

Indirizzo: Piazzale V. Tecchio 80, 80125 Napoli, Tel. 0817682552 - direzione.dicmapi@unina.it

Dipartimento di Ingegneria Civile, Edile e Ambientale

Indirizzo: Via Claudio 21, 80125 Napoli, Tel. 0817683444/6 - dicea@unina.it

Dipartimento di Ingegneria Elettrica e delle Tecnologie dell'Informazione

Indirizzo: Via Claudio 21, 80125 Napoli

Dipartimento di Ingegneria Industriale

Indirizzo: Via Claudio 21, 80125 Napoli

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Appunti di Ingegneria - Università degli studi di Napoli Federico II

Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Il documento di Geometria e Algebra lineare tratta geometria e algebra lineare: sistemi lineari, eliminazione gaussiana, matrici, spazi vettoriali, basi, rango, applicazioni lineari, determinanti, autovalori, diagonalizzazione e prodotti scalari.

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Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Geometria e Algebra lineare

Esame Geometria e Algebra lineare

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. S. Romano

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Prove svolte

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Input, output e rappresentazione della conoscenza nei sistemi di Machine Learning

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Introduzione della struttura fondamentale di un sistema di machine learning, partendo dagli input — concetti, istanze, attributi e dataset — fino ad arrivare alle principali forme di output e rappresentazione della conoscenza. Vengono analizzati i diversi tipi di problemi, tra cui classificazione, associazione, clustering e predizione numerica, insieme alle modalità con cui i modelli possono restituire conoscenza: tabelle, modelli lineari, alberi decisionali, regole di classificazione e associazione, rappresentazioni instance-based e output di clustering.

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Metodi di base del Machine Learning

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Presentazione degli algoritmi fondamentali per affrontare classificazione, associazione, regressione e clustering. Sono trattati metodi semplici ma essenziali come 1R, Naive Bayes, alberi decisionali, regressione lineare/logistica, percettrone, nearest neighbor, k-means e clustering gerarchico.

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Valutazione delle prestazioni degli algoritmi

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Spiegazione di come valutare correttamente un modello, distinguendo tra errore sul training set e capacità di generalizzazione su dati nuovi. Vengono introdotti concetti come error rate, accuracy, training set, validation set, test set, hold-out e intervalli di confidenza.

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Alberi decisionali e regole di classificazione

Esame Machine learning

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Machine learning. Approfondimento della costruzione di alberi e regole, con particolare attenzione ai criteri di selezione dei test, alla gestione di valori mancanti e attributi numerici, al pruning e agli algoritmi rule-based. Sono trattati anche RIPPER e l’estrazione di regole dai Partial Decision Tree.

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Analisi 1

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Cardone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti sulle funzioni elementari di Analisi 1, A.A. 2025/2026: spiegazioni chiare, grafici, proprietà, dominio, limiti ed esercizi svolti utili per comprendere e ripassare velocemente gli argomenti principali.

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Analisi 1

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Cardone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti sulle funzioni elementari di Analisi 1 A.A. 2025/2026: spiegazioni chiare, grafici, proprietà, dominio, limiti ed esercizi svolti utili per comprendere e ripassare velocemente gli argomenti principali.

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Informatica

Esame Informatica

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Vitale

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti di Informatica A.A. 2025/2026 sulle basi della programmazione: spiegazioni chiare, sintassi, esempi pratici, esercizi svolti e schemi riassuntivi utili per studiare velocemente e ripassare facilmente.

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Analisi Matematica I

Esame Analisi 1

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. A. Fusco

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunti esame

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Appunti universitari di Analisi matematica I per studenti della Federico II, pensati per preparare l’esame in modo rapido, ordinato e mirato. Il file contiene teoria essenziale, formule principali, esempi svolti, spiegazioni semplici e box con gli errori più comuni da evitare. Argomenti trattati: insiemi numerici, funzioni, dominio, limiti, continuità, derivate, studio di funzione, integrali e tecniche base di calcolo. Ideale per ripassare prima dell’esame, fissare i concetti fondamentali e avere uno schema chiaro degli argomenti più richiesti.

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Corsi di Ingegneria - Università degli studi di Napoli Federico II

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