Machine Learning · PoliMI
Machine Learning
Dispensa · Politecnico di Milano · A.A. 2025/2026 · Codice 097683
Dispense basate sulle lezioni del prof. Daniele Loiacono e sulle slide dei proff. Daniele Loiacono e Marcello Restelli (A.A. 2025/2026).
Testi di riferimento del corso: C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, 2006 · R. S. Sutton, A. G. Barto, Reinforcement Learning: An Introduction, 2ª ed., MIT Press, 2018.
Appunti non ufficiali, rielaborati da uno studente: non sono materiale ufficiale del corso né dei docenti. Eventuali errori sono dell'autore degli appunti.
1
Introduzione al Machine Learning
2
Apprendimento Supervisionato
3
Regressione Lineare
4
Classificazione Lineare
5
Bias-Variance, Model Selection ed Ensemble
6
Metodi Kernel e Processi Gaussiani
7
Support Vector Machines
8
Teoria dell'Apprendimento Computazionale
9
Processi Decisionali di Markov
10
Programmazione Dinamica
11
Multi-Armed Bandit
12
Metodi Monte Carlo
13
Temporal-Difference Learning