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Stato Discussione Iniziato da Ultimo intervento Repliche Azioni
Range-type variables encoding
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
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Using the ID3 algorithm, compute the Decision Tree for AND,OR,NOR
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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Lecture 13 Exercise 2
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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Lecture 13 - To Show the Effect that Overfitting and Underfitting have on Variance and Bias¶
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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AVA LOUISE FINNEGAN
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Activities
Immagine TAMAR MORIN
TAMAR MORIN
Immagine TAMAR MORIN
TAMAR MORIN
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Derivation of backpropagation with more than one layer
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
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Matteo Gioele Collu
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Decision Tree on Car Evaluation dataset
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
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Lecture 12 - Exercises 2-3
Immagine ALESSANDRO RESTA
ALESSANDRO RESTA
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ALESSANDRO RESTA
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Implementation of NN and lecture 9 autoencoder
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
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Matteo Gioele Collu
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Lecture 8 - Sigmoid function derivative
Immagine NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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Lect 12 - Preprocess data using Titanic dataset
Immagine LUIGI BORRIELLO
LUIGI BORRIELLO
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LUIGI BORRIELLO
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Exercise lecture 12 - Encoding range-type variables
Immagine JUAN BAEZA RUIZ-HENESTROSA
JUAN BAEZA RUIZ-HENESTROSA
Immagine JUAN BAEZA RUIZ-HENESTROSA
JUAN BAEZA RUIZ-HENESTROSA
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LECT12 - Preprocessing Titanic dataset
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
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Lecture 7 - Perceptron implementation
Immagine NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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Lecture 7 - Weight initialization
Immagine NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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Lecture 7 - Multilayer perceptron for boolean formulas
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NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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Preprocessing - SVM - Naive Bayes - Logistic Regression
Immagine AMIR SADEGHI
AMIR SADEGHI
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AMIR SADEGHI
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Perceptron as dot products: kernelized perceptron
Immagine LORENZO D'ANTONI
LORENZO D'ANTONI
Immagine LORENZO D'ANTONI
LORENZO D'ANTONI
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Lecture 12 - Titanic KNN
Immagine MARIJA NENADIĆ
MARIJA NENADIĆ
Immagine MARIJA NENADIĆ
MARIJA NENADIĆ
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Lecture 12 - Titanic Dataset
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
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Lecture 12 Exercise 3
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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HOU CHENG LAM
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Lecture 12 Exercise 2
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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HOU CHENG LAM
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Lecture07-Learning Algorithm
Immagine NICOLÒ PREDENZ
NICOLÒ PREDENZ
Immagine NICOLÒ PREDENZ
NICOLÒ PREDENZ
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Lecture 6 - ID3 vs CART
Immagine NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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NIKOLA ANDRIĆ MITROVIĆ
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Neural Netwrok Implementation
Immagine SOLMAZ MOHAMMADI
SOLMAZ MOHAMMADI
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SOLMAZ MOHAMMADI
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Lecture 12 - Churn data set
Immagine NIKOLA BULAT
NIKOLA BULAT
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NIKOLA BULAT
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L09 - Implementation of the Network on slide 15
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
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Salvatore Gatto
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L12 - Titanic Dataset
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
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Lec-12 Preprocessing Titanic Dataset
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
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L09- Backpropagation
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
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CRISTIANO PANIGHEL
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Boston houses price prediction using Ridge Regression
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
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Lec9 Exercise
Immagine MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
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MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
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Derivation of backpropagation for multiple hidden layers
Immagine FILIPPO FANTINATO
FILIPPO FANTINATO
Immagine FILIPPO FANTINATO
FILIPPO FANTINATO
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LECT05-ID3 on boolean formulas explained
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
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DAVIDE VEZZARO
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Lecture 8: Implement the Delta rule optimization
Immagine LORENZO D'ANTONI
LORENZO D'ANTONI
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LORENZO D'ANTONI
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Lecture 8: Derivative of the Sigmoid function
Immagine LORENZO D'ANTONI
LORENZO D'ANTONI
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LORENZO D'ANTONI
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Perceptron (with the delta rule)
Immagine SOLMAZ MOHAMMADI
SOLMAZ MOHAMMADI
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SOLMAZ MOHAMMADI
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Lecture 9 - Implement the network given on Slide 15.
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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Lecture 8-Delta rule optimization & prove of sigma formula
Immagine MAHSHAD GOLAFSHAN
MAHSHAD GOLAFSHAN
Immagine MAHSHAD GOLAFSHAN
MAHSHAD GOLAFSHAN
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Lecture 9: NN with one hidden layer
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
 0
Lecture 8: Delta Rule optimization
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
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Lecture 7 Perceptron Algorithm
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
Immagine DENNIS RODERMUND
DENNIS RODERMUND
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VC-Dimension of Perceptron
Immagine MOONES MOBARAKI
MOONES MOBARAKI
Immagine MOONES MOBARAKI
MOONES MOBARAKI
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L07 - Perceptron
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
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Lecture 8 Exercise 1
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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HOU CHENG LAM
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Lec 07 Coefficient η
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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HOU CHENG LAM
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Lecture 06
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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HOU CHENG LAM
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Lecture 9: Back-Propagation python implementation
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
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LECT07 - Implementation of perceptron algorithm
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
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Lecture 4 - VC-Dimension of other hypothesis spaces, e.g. intervals in R
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
Immagine HOU CHENG LAM
HOU CHENG LAM
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Python implementation of percepetrons to calculate some boolean functions
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
Immagine MARCO ANDREA LIMONGELLI
MARCO ANDREA LIMONGELLI
 0
Lecture 7 - Implementation of Perceptron
Immagine DAVIDE BASSAN
DAVIDE BASSAN
Immagine DAVIDE BASSAN
DAVIDE BASSAN
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L9Ex2 - Hidden Layer Representation
Immagine FILIPPO FANTINATO
FILIPPO FANTINATO
Immagine FILIPPO FANTINATO
FILIPPO FANTINATO
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Lecture 8: Delta Rule python implementation
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
Immagine RICCARDO CAPPI
RICCARDO CAPPI
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lecture 5
Immagine AHMAD KARAMI
AHMAD KARAMI
Immagine AHMAD KARAMI
AHMAD KARAMI
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Lec 8 Exercises
Immagine AMIR SADEGHI
AMIR SADEGHI
Immagine AMIR SADEGHI
AMIR SADEGHI
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Lec7 Exercises
Immagine AMIR SADEGHI
AMIR SADEGHI
Immagine AMIR SADEGHI
AMIR SADEGHI
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Lecture 8 - exercise
Immagine MARIJA NENADIĆ
MARIJA NENADIĆ
Immagine MARIJA NENADIĆ
MARIJA NENADIĆ
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Lec8-Excersies
Immagine MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
Immagine MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
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Lec7- Exercises
Immagine MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
Immagine MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
MOHAMMADREZA REZAEI FEYZABADY
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October exercises
Immagine DAMIANO MASON
DAMIANO MASON
Immagine DAMIANO MASON
DAMIANO MASON
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Create a Decision Tree with ID3: exercise on paper
Immagine DANIELE TRENTIN
DANIELE TRENTIN
Immagine DANIELE TRENTIN
DANIELE TRENTIN
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L03 - Ridge regression
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
Immagine CRISTIANO PANIGHEL
CRISTIANO PANIGHEL
 0
Lecture 7 exercise
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
 0
Build a decision tree "by hand"
Immagine STEFANO SORGENTE
STEFANO SORGENTE
Immagine STEFANO SORGENTE
STEFANO SORGENTE
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Decision Tree exercise by Python
Immagine STEFANO SORGENTE
STEFANO SORGENTE
Immagine STEFANO SORGENTE
STEFANO SORGENTE
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Logical Operations and Perceptron Implementation (Complete version of pervious code)
Immagine MOONES MOBARAKI
MOONES MOBARAKI
Immagine MOONES MOBARAKI
MOONES MOBARAKI
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Lecture 8 - Exercises
Immagine ALESSANDRO RESTA
ALESSANDRO RESTA
Immagine ALESSANDRO RESTA
ALESSANDRO RESTA
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LECT07 - XOR gate
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
Immagine DAVIDE VEZZARO
DAVIDE VEZZARO
 0
Lecture 8
Immagine SHAKIBA FARJOOD FASHALAMI
SHAKIBA FARJOOD FASHALAMI
Immagine SHAKIBA FARJOOD FASHALAMI
SHAKIBA FARJOOD FASHALAMI
 0
Lecture 7 - Exercises 1 and 3
Immagine ALESSANDRO RESTA
ALESSANDRO RESTA
Immagine ALESSANDRO RESTA
ALESSANDRO RESTA
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Lecture 7: Implementation of the Perceptron algorithm
Immagine ANDREA FAVERO
ANDREA FAVERO
Immagine ANDREA FAVERO
ANDREA FAVERO
 0
1-layer NN in python with gradient descent
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
Immagine Matteo Gioele Collu
Matteo Gioele Collu
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Lecture 08 - Sigmoid derivative proof
Immagine NIKOLA BULAT
NIKOLA BULAT
Immagine NIKOLA BULAT
NIKOLA BULAT
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Lecture 6 - CART vs ID3
Immagine LUIGI BORRIELLO
LUIGI BORRIELLO
Immagine LUIGI BORRIELLO
LUIGI BORRIELLO
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Lesson 8 - Implementation of Delta Rule
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
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Lecture 5 exercise
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
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lecture 08
Immagine SAHAR SHEIKHI
SAHAR SHEIKHI
Immagine SAHAR SHEIKHI
SAHAR SHEIKHI
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Lecture 7 - Perceptron
Immagine SAMUELE POZZEBON
SAMUELE POZZEBON
Immagine SAMUELE POZZEBON
SAMUELE POZZEBON
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Lecture 8 - Gradient descent implementation
Immagine SAMUELE POZZEBON
SAMUELE POZZEBON
Immagine SAMUELE POZZEBON
SAMUELE POZZEBON
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Lecture7_Perceptron
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
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Lecture5
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
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Lecture4
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
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TAHA ENAYAT
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Lecture 08_NN-Exercise
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
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HANNANE HABIBI
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Lecture 8, Neural Networks Exercise
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
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lecture 04, VC dimension
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
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HANNANE HABIBI
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Lecture 4, VC-Dimension of intervals
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
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NILA AKBARI
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Lesson 8 - Proof of the derivative of sigmoid function
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
Immagine Salvatore Gatto
Salvatore Gatto
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Lecture 07 Perceptron
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
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Lecture 7, Perceptron Implementation
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
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NILA AKBARI
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VC-Dimension of other hypothesis spaces
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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Lecture 05 ID3
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
Immagine HANNANE HABIBI
HANNANE HABIBI
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Lecture 5 Boolean formulas ID3
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
Immagine NILA AKBARI
NILA AKBARI
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Show that σ′(y) = σ(y)(1 − σ(y))
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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Lecture 07 (ANN)
Immagine SAHAR SHEIKHI
SAHAR SHEIKHI
Immagine SAHAR SHEIKHI
SAHAR SHEIKHI
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lecture7
Immagine MAHSHAD GOLAFSHAN
MAHSHAD GOLAFSHAN
Immagine MAHSHAD GOLAFSHAN
MAHSHAD GOLAFSHAN
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Lecture3Q1
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
Immagine TAHA ENAYAT
TAHA ENAYAT
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Derivation of the sigmoid function: σ′(y) = σ(y)(1 − σ(y))
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
Immagine AVA LOUISE FINNEGAN
AVA LOUISE FINNEGAN
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Lecture 4 exercise
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
Immagine SANJAR TLEPIN
SANJAR TLEPIN
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Activity lecture 5
Immagine JANARDHAN JAYACHANDRA KAMMATH
JANARDHAN JAYACHANDRA KAMMATH
Immagine JANARDHAN JAYACHANDRA KAMMATH
JANARDHAN JAYACHANDRA KAMMATH
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