Introduzione al machine learning

Professors

• Battiti Roberto
• Pugnana Andrea

Lessons

• Metodo scientifico, ipotesi nulla e P-value
• Apprendimento lazy e metodo dei nearest neighbors
• Apprendimento supervisionato e gradient descent
• Metriche di errore e significato della media
• Modelli lineari, regressione e pseudoinversa
• Ridge regression, alberi di decisione e foreste
• Reti neurali, perceptron MLP e backpropagation
• Learning rate, backpropagation e reti profonde
• Varietà e selezione delle feature nei modelli
• Classificazione di testi, entropia e clustering
• Rappresentazioni, distanze e metodi di clustering
• Clustering agglomerativo e distanza di Mahalanobis