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