Title: Machine Learning

Acronym: A21-07

Teacher: Marco Muselli (CNR – IEIIT)

Contacts: Marco Muselli (marco.muselli@ieiit.cnr.it)

Hours: 15

Credits: 4

Abstract

Program

1. Estrazione dell'informazione da dati sperimentali come problema di apprendimento automatico

2. Apprendimento supervisionato e non supervisionato

3. Problemi di riconoscimento, di classificazione e di regressione 4. Metodi statistici classici parametrici

5. Metodi statistici classici non parametrici

6. Metodi basati sull'espansione in serie: reti neurali, radial basis function, support vector machines

7. Metodi per l'estrazione di regole

8. Metodi per la generazione di regole: alberi decisionali, reti logiche.

Bibliographical references

• R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork Pattern Classification (Second Edition). New York: John Wiley and Sons, 2001.
• C. M. Bishop Neural Networks for Pattern Recognition. New York: Oxford University Press, 1995.
• N. Cristianini, J. Shawe-Taylor An Introduction to Support Vector Machines and other kernel-based learning methods. Cambridge University Press, 2000.
• L. Breiman, J. H. Friedman, R. A. Olshen, C. J. Stone Classification and Regression Trees. Belmont: Wadsworth, 1994.

Period:

23/06  10:00 - 13:00

25/06   10:00 - 13:00

30/06   10:00 - 13:00

02/07   10:00 - 13:00

07/07   10:00 - 13:00

 

Where: IIT - Meeting Room 4th floor

Exam:

Notes.