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Mutua da
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8066132 MACHINE LEARNING in Informatica LM-18 GAMBOSI GIORGIO
(programma)
Richiami di statistica bayesiana e apprendimento bayesiano
Modelli grafici e reti bayesiane
Supervised learning
Regressione (lineare e non) e regolarizzazione
Feature selection, cenni
Classificazione lineare: LDA di Fisher, perceptron
Naive bayes
Modelli generativi per la classificazione
Modelli discriminativi per la classificazione, regressione logistica
Support vector machines, kernel
Multilayer perceptron
Modelli non parametrici: knn e Parzen windows
Processi gaussiani
Alberi di decisione
Ensemble models: bagging, boosting, random forests, Adaboost, Gradient boosting
Unsupervised learning
Clustering: k-means, mixture models
Dimensionality reduction: Principal component analysis, Probabilistic principal component analysis, Factor analysis
Testo, pair matrices e recommenders
Latent semantic analysis
Deep learning
Convolutional networks
Recurrent e LSTM networks
 M. Bishop "Pattern Recognition and Machine Learning", Springer 2006
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