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Prof. Federico Chiariotti

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei" - DFA · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Federico Chiariotti

Materie del prof. Federico Chiariotti

Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Physics of Data – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-17) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Fisica e Astronomia "Galileo Galilei" - DFA · 6 CFU · apri nel catalogo · Physics of Data – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

Understanding machine learning from theory to algorithms ,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Understanding machine learning from theory to algorithms ,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale aggiuntivo sarà consegnato dal docente tramite la pagina Elearning del corso.

Argomenti del programma: Motivazioni, componenti del problema di apprendimento e applicazioni dell'apprendimento automatico. Apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. - Introduzione all'apprendimento supervisionato: Dati, classi di modelli, funzioni di costo, modelli probabilistici e ipotesi sui dati. Regressione e Classificazione - Complessità di un modello, compromesso tra complessità e generalizzazione.

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Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Titolo

Understanding machine learning from theory to algorithms ,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Understanding machine learning from theory to algorithms ,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale aggiuntivo sarà consegnato dal docente tramite la pagina Elearning del corso.

Argomenti del programma: Motivazioni, componenti del problema di apprendimento e applicazioni dell'apprendimento automatico. Apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. - Introduzione all'apprendimento supervisionato: Dati, classi di modelli, funzioni di costo, modelli probabilistici e ipotesi sui dati. Regressione e Classificazione - Complessità di un modello, compromesso tra complessità e generalizzazione.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Federico Chiariotti per Machine Learning (Physics of Data – sede di Padova, canale unico)?

Understanding machine learning from theory to algorithms ,

Quali libri consiglia il prof. Federico Chiariotti per Machine Learning (Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova, canale unico)?

Understanding machine learning from theory to algorithms ,