Show simple item record

dc.contributor.advisorDe Vito, Ernesto <1967>
dc.contributor.authorNegri Ravera, Lorenzo <2002>
dc.date.accessioned2024-10-31T15:14:33Z
dc.date.available2024-10-31T15:14:33Z
dc.date.issued2024-10-25
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/9963
dc.description.abstractL’obiettivo di questa tesi è di definire, analizzare e implementare i metodi kernel utilizzando l’algoritmo di ridge regression, che è una generalizzazione dei minimi quadrati. In particolare, saranno sviluppate simulazioni su dati sinteticiit_IT
dc.description.abstractThe objective of this thesis is to define, analyze, and implement kernel methods using the ridge regression algorithm, which is a generalization of the least squares method. In particular, simulations on synthetic data will be developeden_UK
dc.language.isoit
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccess
dc.titleMetodi kernel per l'apprendimento supervisionatoit_IT
dc.title.alternativeKernel method for supervised learningen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.subject.miurING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2023/2024
dc.description.corsolaurea8766 - STATISTICA MATEMATICA E TRATTAMENTO INFORMATICO DEI DATI
dc.description.area7 - SCIENZE MAT.FIS.NAT.
dc.description.department100021 - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record