Apprendimento automatico applicato

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Titolo originale:

Applied Machine Learning

Contenuto del libro:

1. Imparare a classificare.

- 2. SVM e Foreste casuali. - 3.

Un po' di teoria dell'apprendimento.

- 4. Dati ad alta dimensionalità.

- 5. Analisi delle componenti principali. - 6.

Approssimazioni di basso rango. - 7. Analisi della correlazione canonica.

- 8. Raggruppamento.

- 9. Raggruppamento mediante modelli di probabilità. - 10.

Regressione.

- 11. Regressione: Scelta e gestione dei modelli. - 12.

Incremento. - 13. Modelli di Markov nascosti.

- 14. Apprendimento discriminatorio di modelli di sequenza. - 15.

Inferenza del campo medio. - 16. Reti neurali semplici.

- 17. Classificatori di immagini semplici. - 18.

Classificazione di immagini e rilevamento di oggetti. - 19. Piccoli codici per grandi segnali.

- Indice.