Shai Shalev-Shwartz – From Theory to Algorithms

Name: Shai Shalev-Shwartz – From Theory to Algorithms
Author: Shai Shalev-Shwartz

Libro adottato a Statale di Milano, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Shai Shalev-Shwartz – From Theory to Algorithms» è adottato per Statistical Methods For Machine Learning dal prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò (Informatica - magistrale – Statale di Milano).

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Come lo indica il docente: Shai Shalev-Shwartz e Shai Ben-David, Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms, Cambridge University Press, 2014

Chi lo adotta

Statistical Methods For Machine Learning – Prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò (canale unico)Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

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Statistical Methods For Machine Learning – Prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò Canale unico

Corso di laurea: Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica - magistrale ›

Il docente indica 1 testo

Libro di testo di riferimento

Shai Shalev-Shwartz – From Theory to Algorithmsquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Il riferimento principale sono le dispense disponibili presso ncesa-bianchismml.ariel.ctu.unimi.it/

Argomenti del programma: Introduzione L'algoritmo Nearest Neighbour Predittori ad albero Apprendimento statistico Analisi del rischio dei predittori ad albero Gestione degli iperparametri e stima del rischio Consistenza e algoritmi nonparametrici Predittori lineari Discesa del gradiente sequenziale Funzioni kernel Support Vector Machines Analisi di stabilità e controllo del rischio in SVM Reti neuronali e apprendimento profondo Regressione…

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