ML Fundamentals
Fondamenti di Machine Learning rielaborati dai notebook Jupyter universitari: dalla matematica di base ai modelli supervised/unsupervised, con codice scikit-learn e PyTorch.
📚 Prerequisiti
- Python base
- Algebra lineare elementare
- Probabilità di base
🎯 Cosa imparerai
- Comprendere bias-variance tradeoff
- Implementare regressione lineare e logistica from scratch
- Confrontare modelli con cross-validation
- Riconoscere overfitting e applicare regolarizzazione