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Introduzione al Machine Learning – Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Alejandro Rodriguez Garcia Canale unico

Corso di laurea: Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · annuale · 12 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 12 CFU · apri nel catalogo · Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · 3º anno ›

C. M. Bishop, Pattern recognition and machine learning. New York, NY

Friedman – The elements of statistical learningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Altri testi

Marsland – Chapman and Hall/CRCCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Nozioni di base, regressione lineare e logistica. 2. Complessita’ del modello, relazione Bias-Varianza, regolarizzazione, valutazione del modello. 3. Alberi decisionali e classificatori K-NN. 4. PCA e riduzione di dimensionalita’, metodi di clustering. 5. Support Vector Machines e metodi kernel 6. Reti neurali e deep learning. 7. Reinforcement Learning

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Prof. Alejandro Rodriguez Garcia Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Trieste · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · annuale · 12 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 12 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Introduzione al Machine Learning negli altri atenei

Introduzione al Machine Learning – Salerno