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Deisenorth – Mathematics for Machine Learning

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Deisenorth – Mathematics for Machine Learning» è adottato per Machine Learning For Human Data dal prof. Michele Rossi (Data Science – sede di Padova, Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova – Padova).

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Come lo indica il docente: M. P. Deisenorth, A. A. Faisal, C. S. Ong, "Mathematics for Machine Learning," Cambridge University Press, 2020

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Machine Learning For Human Data – Prof. Michele Rossi Canale unico

Corso di laurea: Data Science – sede di Padova · Laurea magistrale (LM Data) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · Data Science · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • L'insegnamento tratta diverse tematiche che non sono tutte presenti in un solo libro di testo. Spesso, si utilizzeranno articoli scientifici come riferimento per lo studio.

Argomenti del programma: Parte I - Introduzione - Introduzione al corso, modalità d'esame, orari di ricevimento del docente, ecc. - Introduzione agli argomenti del corso e alla loro rilevanza Parte II – Unsupervised learning - Principal Component Analysis (PCA): introduzione, importanza, lossy signal compression - Clustering no. 1: soft K-means, Expectation Maximization (EM) - Clustering no.

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Machine Learning For Human Data – Prof. Michele Rossi Canale unico

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • L'insegnamento tratta diverse tematiche che non sono tutte presenti in un solo libro di testo. Spesso, si utilizzeranno articoli scientifici come riferimento per lo studio.

Argomenti del programma: Parte I - Introduzione - Introduzione al corso, modalità d'esame, orari di ricevimento del docente, ecc. - Introduzione agli argomenti del corso e alla loro rilevanza Parte II – Unsupervised learning - Principal Component Analysis (PCA): introduzione, importanza, lossy signal compression - Clustering no. 1: soft K-means, Expectation Maximization (EM) - Clustering no.

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