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Struttura del corso
Introduzione all'applicazione Machine Learning
- Apprendimento statistico vs. apprendimento automatico
- Iterazione e valutazione
- Compromesso distorsione-varianza
Apprendimento automatico con Scala
- Scelta delle biblioteche
- Strumenti aggiuntivi
Regressione
- Regressione lineare
- Generalizzazioni e non linearità
- Esercizi
Classificazione
- Aggiornamento bayesiano
- Ingenuo Bayes
- Regressione logistica
- K-Vicini più prossimi
- Esercizi
Convalida incrociata e ricampionamento
- Approcci di convalida incrociata
- Bootstrap
- Esercizi
Apprendimento non supervisionato
- Clustering K-means
- Esempi
- Le sfide dell'apprendimento non supervisionato e oltre i mezzi K
Requisiti
Conoscenza del linguaggio di programmazione Java/Scala. E' consigliata una conoscenza di base della statistica e dell'algebra lineare.
14 ore