Università di Pisa · Dipartimento di Filologia, Letteratura e Linguistica · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027
Corso di laurea: Informatica Umanistica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-43) · esame facoltativo · 9 CFU
Pisa · Dipartimento di Filologia, Letteratura e Linguistica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica Umanistica – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre ›
Il docente indica 2 testi · da studiare tutti
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
Argomenti del programma: - Introduzione: Compiti computazionali nell'apprendimento predittivo, apprendimento come approssimazione di funzioni e concetto di generalizzazione. - Modelli e concetti di base: Struttura dello spazio delle ipotesi, spazi discreti e continui, bias induttivo, modelli proposizionali e basati su regole (cenni), modelli lineari (algoritmi di apprendimento e proprietà), nearest neighbor (algoritmi di apprendimento e…
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Corso di laurea: Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 9 CFU
Pisa · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Data Science and Business Informatics – sede di Pisa · 2º anno · 1º semestre ›
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Argomenti del programma: - Introduzione: Compiti computazionali nell'apprendimento predittivo, apprendimento come approssimazione di funzioni e concetto di generalizzazione. - Modelli e concetti di base: Struttura dello spazio delle ipotesi, spazi discreti e continui, bias induttivo, modelli proposizionali e basati su regole (cenni), modelli lineari (algoritmi di apprendimento e proprietà), nearest neighbor (algoritmi di apprendimento e…
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Corso di laurea: Informatica – sede di Pisa · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 9 CFU / 2º anno · 1º semestre · 9 CFU
Pisa · Dipartimento di Informatica · 9 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di Pisa · 1º anno · 1º semestre ›
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Argomenti del programma: - Introduzione: Compiti computazionali nell'apprendimento predittivo, apprendimento come approssimazione di funzioni e concetto di generalizzazione. - Modelli e concetti di base: Struttura dello spazio delle ipotesi, spazi discreti e continui, bias induttivo, modelli proposizionali e basati su regole (cenni), modelli lineari (algoritmi di apprendimento e proprietà), nearest neighbor (algoritmi di apprendimento e…
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