Optimization Methods For Machine Learning

• Il materiale didattico è costituito da slide e note di lezioni.

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.

• Il materiale didattico è costituito da slide e note di lezioni.

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.