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Informazioni di carattere generale (programma, testi, modalità di esame, etc.) sono reperibili nella pagina ufficiale dell'insegnamento.

Dispense del docente (aggiornate AA 2022/2023)

Le slide del corso (aggiornate AA 2022-23) in formato PDF sono disponibili su Virtuale.
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Altro materiale didattico

Esercitazioni di laboratorio

  1. Esercitazione introduttiva
  2. Esercitazione su Numpy e il classificatore di Bayes
  3. Esercitazione su k-NN, SVM e ottimizzazione degli iperparametri - Dataset
  4. Esercitazione su classificazione e feature extraction - Dataset
  5. Esercitazione su regressione - Dataset
  6. Esercitazione su K-means - Dataset
  7. Esercitazione su Reti Neurali - Dataset
  8. Esercitazione su Convolutional Neural Network - Dataset

Soluzioni delle esercitazioni

  1. Esercitazione introduttiva
  2. Esercitazione su Numpy e il classificatore di Bayes
  3. Esercitazione su k-NN, SVM e ottimizzazione degli iperparametri
  4. Esercitazione su classificazione e feature extraction
  5. Esercitazione su regressione
  6. Esercitazione su K-means