Programmazione 2

Questo repository contiene il materiale usato per il corso di Programmazione 2, tenuto presso il Dipartimento di Matematica dell'Università degli Studi di Pavia.

Letture consigliate

Per approfondire gli argomenti trattati nella lezione sui linguaggi di programmazione funzionale si consigliano:

Per approfondire gli argomenti trattati nella lezione "A Quick Intro to Machine Learning":

Lista di ebook gratuiti sull'argomento
Un'introduzione alla parte teorica dell'argomento: An Overview of Statistical Learning Theory
Un tutorial in Python usando la libreria Scikit
Machine Learning da una prospettiva di ottimizzazione: Evolution of randomness in optimization methods for supervised machine learning
Articolo di Nature relativo ai due videoclip mostrati a lezione: Human-level control through deep reinforcement learning
Breve tutorial sulle librerie Pandas e Seaborn: Pandas & Seaborn - A guide to handle & visualize data elegantly

Per la parte di regressione lineare, regressione logistica, k-nearest neighbour e reti neurali, si consiglia:

Altre librerie interessanti che anno anche l'interfaccia per Python:

Anaconda Accelerate, per avere la licenza dovete creare un account su Anaconda Cloud usando l'email istituzionale @unipv.it
Tensor Flow, con un introduzione usando il MINST dataset
Theano, con un semplice tutorial per il MINST dataset
Data Analytics Acceleration Library di Intel, con moduli python molto simili a ScikitLearn

Due riferimenti utili per approfondire la parte sulle reti neurali:

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 72 Commits
.ipynb_checkpoints		.ipynb_checkpoints
Assignments		Assignments
data		data
python		python
.gitignore		.gitignore
Appunti vari.ipynb		Appunti vari.ipynb
Introduzione a Python - Object Oriented Programming.ipynb		Introduzione a Python - Object Oriented Programming.ipynb
Introduzione a Python - Parte seconda.ipynb		Introduzione a Python - Parte seconda.ipynb
Introduzione a Python - Parte terza.ipynb		Introduzione a Python - Parte terza.ipynb
Introduzione a Python - Prima parte.ipynb		Introduzione a Python - Prima parte.ipynb
LICENSE		LICENSE
Lab 1 - Esercizi su semplici algoritmi numerici.ipynb		Lab 1 - Esercizi su semplici algoritmi numerici.ipynb
Lab 2 - Cenni di Programmazione Funzionale - Parte prima.ipynb		Lab 2 - Cenni di Programmazione Funzionale - Parte prima.ipynb
Lab 3 - Cenni di Programmazione Funzionale - Parte seconda.ipynb		Lab 3 - Cenni di Programmazione Funzionale - Parte seconda.ipynb
Lab 4 - Matrici, Immagini e Frattali.ipynb		Lab 4 - Matrici, Immagini e Frattali.ipynb
Lab 5 - Quick Look at Machine Learning.ipynb		Lab 5 - Quick Look at Machine Learning.ipynb
Lab 6 - Analisi dati della Maratona di Boston.ipynb		Lab 6 - Analisi dati della Maratona di Boston.ipynb
Lab 7 - Implementazione di regressioni.ipynb		Lab 7 - Implementazione di regressioni.ipynb
README.md		README.md
poster.pdf		poster.pdf