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Machine Learning – prof. Daniele Loiacono

Electronics Engineering · Politecnico di Milano · esame facoltativo · 5 CFU · canale unico

Libri del canale

Machine Learning 5 CFU

DLProf. Daniele Loiacono Canale unico
Christopher – Pattern Recognition and Machine LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Richard – Reinforcement LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Testi consigliati (facoltativi)

Murphy – Probabilistic Machine LearningVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Deisenroth – Aldo Faisal, and Cheng Soon OngVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Introduction (1 class) Basic concepts. Learning theory. (4 classes) Bias/variance tradeoff. Union and Chernoff/Hoeffding bounds. VC dimension. Worst case (online) learning. Practical advice on how to use learning algorithms. Supervised learning. (8 classes) Supervised learning setup. LMS. Logistic regression. Perceptron. Exponential family.

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Testi d'esame di Machine Learning del prof. Daniele Loiacono, canale unico, corso di laurea in Electronics Engineering (Laurea triennale), Politecnico di Milano, esame facoltativo · 5 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning; Richard – Reinforcement Learning; Murphy – Probabilistic Machine Learning; Deisenroth – Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong.

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Vedi anche: Prof. Daniele Loiacono · Machine Learning a Politecnico di Milano (tutti i canali)