Optimization Methods For Data Science – prof. Laura Palagi

Data Science · Sapienza Università di Roma · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale A) · canale unico

Testi d'esame di Optimization Methods For Data Science del prof. Laura Palagi, canale unico, corso di laurea in Data Science (Laurea magistrale (LM-Data)), Sapienza Università di Roma, 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale A), a.a. 2026/2027. Libri adottati: Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville - 2016.

Optimization Methods For Data Science – Prof. Laura Palagi Canale unico

Corso di laurea: Data Science · Laurea magistrale (LM-Data) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU · a scelta (Gruppo opzionale A)

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

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Deep Learning - Goodfellow, Bengio, Courville - 2016 Vai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026

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Argomenti del programma: Il contenuto dell'insegnamento è articolato come nel programma sosttostante seguendo la stessa articolazione temporale riportata (1 lezione = 2 ore didattcai frontale). 1. Introduction. (3 lezioni) Definition of learning systems. Goals and applications of machine learning (classification and regression). Basics on statistical learning theory (Vapnik Chervonenkis bound). Underfitting and Overfitting.

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