PHYSICS DATA ANALYSIS (MARCO BAIESI)

Università degli Studi di Padova.

Corso

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Padova

To verify the proficiency of the students in the subjects covered by this course, the written reports on the lab experiences will be evaluated; such evaluation will have to be confirmed by an oral exam, during which the students will also be interviewed about what is thought during the lectures.
The oral exam will be split into two parts, each relevant to one of the two modules the class consists of.

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Padova
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Riviera Tito Livio, 6, 35122

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Programma

1. Introduction. Bias-Variance decomposition
2. Gradient descent methods
3. Linear regression: Ridge and LASSO
4. Logistic regression
5. Combining models: bagging, boosting, and random forests
6. Feed-forward deep neural networks: basics
7. Deep neural networks: regularization
8. Deep neural networks: examples
9. Clustering
10. Energy-based models
11. Restricted Boltzmann machines
12. Concluding examples

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