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Appunti di machine Learning in italiano
branch: master
Failed to load latest commit information.
Immagini Adella prima sezione del capitolo sul Clustering
PDF Nuovo PDF
.gitattributes Primo commit, aggiunta la struttura del documento
.gitignore
Applicazioni e Valutazione.lyx Corretti refusi
Appunti Machine Learning.lyx Aggiornamento del sorgente alla nuova versione
Clustering.lyx Piccola correzione in K-Means
Introduzione.lyx
LICENSE.md
Machine Learning su larga scala.lyx Corretti refusi
README.md Corretti refusi
Regolarizzazione.lyx
Regressione Lineare.lyx Ulteriori piccole correzioni sulle noraml equation
Regressione Logistica.lyx Corretti refusi
Reti Neurali.lyx Corretti refusi
Support Vector Machines.lyx Corretti refusi

README.md

Appunti di Machine Learning in italiano

Questo documento contiene degli appunti di Machine Learning estratti dallo splendido corso di Andrew Ng su Coursera ( https://www.coursera.org/course/ml ). Possono essere utili come introduzione per chi non sa nulla di Machine learning, come dispensa per dei corsi o come veloce riferimento per chi è esperto della materia.

Il documento è scritto utilizzando LyX ( http://www.lyx.org/ ), un editor WYSIWYM per LaTeX. La strutturazione è molto semplice:

  • Il file "Appunti Machine Learning.lyx" Contiene il frontespizio, l'indice e i collegamenti ai vari file dei capitoli
  • Diversi file LyX contengono ciascuno il contenuto dei singoli capitoli
  • La cartella "Immagini" contiene tutte le immagini presenti nel documento più, ove necessario, i loro sorgenti (come ad esempio i .graaffle realizzati con OmniGraffle per le immagini delle Neural Network)
  • La cartella "PDF" contiene il frutto dell'esportazione in formato PDF delle varie versioni del documento

Tutto il materiale originale è distribuito sotto licenza Creative Commons Attribuzione - Condividi allo stesso modo 3.0 Italia (CC-BY-SA 3-0 IT)

Versioni v0.1 Aggiunti i seguenti capitoli:

  • Introduzione
  • Regressione Lineare
  • Regressione Logistica
  • Regolarizzazione
  • Reti Neurali
  • Applicazione e Valutazione
  • Support Vector Machines
  • Machine Learning su larga scala
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