Libri Universitari › Politecnico di Milano › Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale › Geoinformatics Engineering › Machine LearningMachine Learning – Politecnico di Milano Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027
Corso di laurea: Geoinformatics Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale · 5 CFU · apri nel catalogo · Geoinformatics Engineering · 2º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Biomedical Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 2º semestre · canale A-M ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Biomedical Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 2º semestre · canale P-ZZZZ ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Biomedical Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 10 CFU · apri nel catalogo · Biomedical Engineering · 1º anno · 1º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
Bacheca del docente: cosa indica di studiare Argomenti del programma: Introduction to Machine Learning Motivations of machine learning. Machine learning, artificial intelligence and big data. Applications of machine learning. Representation of input data. Machine learning process. Exploratory data analysis Data validation and cleansing, outlier and missing values detection. Data transformation. Data reduction. Sampling. Feature selection. Features extraction by filtering.
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Docente non ancora indicato Canale unico Corso di laurea: Computer Science and Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo
Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.
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Corso di laurea: Computer Science and Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Computer Science and Engineering · 1º anno · 2º semestre · canale A-P ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Computer Science and Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Computer Science and Engineering · 1º anno · 2º semestre · canale P-ZZZZ ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Electronics Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Electronics Engineering · 2º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Engineering Physics
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Engineering Physics · 2º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: High Performance Computing Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · High Performance Computing Engineering · 2º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
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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Corso di laurea: Management Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Management Engineering · 1º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
Testi consigliati (facoltativi)
Bacheca del docente: cosa indica di studiare Argomenti del programma: Introduction to Machine Learning Motivations of machine learning. Machine learning, artificial intelligence and big data. Applications of machine learning. Representation of input data. Machine learning process. Exploratory data analysis Data validation and cleansing, outlier and missing values detection. Data transformation. Data reduction. Sampling. Feature selection. Features extraction by filtering.
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Corso di laurea: Mathematical Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Mathematical Engineering · 2º semestre ›
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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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Corso di laurea: Music and Acoustic Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Music and Acoustic Engineering · 2º semestre · canale ZZZZ-ZZZZZ ›
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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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Corso di laurea: Music and Acoustic Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Music and Acoustic Engineering · 2º semestre ›
Il docente indica 4 testi · da studiare tutti
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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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Corso di laurea: Telecommunication Engineering
Politecnico di Milano · Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione · 5 CFU · apri nel catalogo · Telecommunication Engineering · 2º semestre ›
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