Libri Universitari › Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning
Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning
Springer · 2006 · ISBN 9780387310732
7.9 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Pattern recognition and machine learning
Autori
Bishop, Christopher M. Christopher M. Bishop
Editore
Springer, 2006
Edizione
2006
ISBN
9780387310732
Lingua
Inglese
Pagine
738
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 8 settimane
Cosa si studia con questo libro Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning: di cosa parla
Pattern Recognition and Machine Learning, pubblicato da Springer nel 2006, riguarda il riconoscimento di schemi e l'apprendimento automatico. Il titolo indica un testo che affronta metodi statistici per individuare regolarità nei dati e costruire modelli predittivi. È adatto a studi di informatica, ingegneria, statistica e fisica. Tra le materie che lo adottano figurano digital forensics and biometrics, computational astrophysics, visione computerizzata e sistemi cognitivi, physics data analysis e statistica, a conferma di un impiego in ambiti molto diversi. Il volume è in lingua inglese e interessa soprattutto gli insegnamenti dedicati all'analisi dei dati.
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Di cosa si tratta: Machine learning applicato al trattamento dei segnali, con rappresentazioni dei segnali e problemi di regressione e classificazione, apre la materia. Seguono la tassonomia metodologica dell'MLSP, i principali campi applicativi e i concetti di base, con riferimenti a capitoli dei testi indicati. Il quadro metodologico si applica a dati di segnali reali nei campi tipici dell'elaborazione.
Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Frequenza consigliata · Materiale integrativo a cura del docente (lucidi del corso, articoli) disponibile sul sito web e sul pagina della classe virtuale del corso (Classroom). · Lo studente non frequentante avrà a disposizione tutte le informazioni e il materiale didattico necessario per svolgere l'esame alle stesse condizioni e con le stesse modalità dello studente frequentante.
Domande frequenti su Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning
Per quale esame serve Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning?
È indicato per Machine Learning For Signal Processing a Sapienza, dal prof. Danilo Comminiello. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Danilo Comminiello per Machine Learning For Signal Processing?
Per Machine Learning For Signal Processing (Sapienza) il prof. Danilo Comminiello indica Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
Qual è il prezzo migliore di Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning?
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Quanto tempo serve per studiare Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning?
≈ 8 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Christopher – Pattern Recognition and Machine Learning?
L'ISBN è 9780387310732 (editore Springer).
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Come leggere questi datiCome è calcolata la difficoltà ›
Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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