lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
D. J. C. MacKay, Information Theory, Inference and Learning Algorithms . Cambridge University Press, 2003
ISBN
9780521642989
Lingua
Inglese
Pagine
628
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 7 settimane
Cosa si studia con questo libro MacKay – Information Theory: di cosa parla
Information Theory, Inference and Learning Algorithms mette insieme tre ambiti vicini: teoria dell'informazione, inferenza statistica e algoritmi di apprendimento. Il volume presenta la codifica dei dati, la stima probabilistica e le tecniche di apprendimento automatico come parti di uno stesso linguaggio matematico. È un testo per chi si avvicina al machine learning con una formazione quantitativa, e per chi studia elaborazione dei segnali e statistica applicata ai dati, dove i modelli probabilistici sono la base del lavoro quotidiano. Ne beneficiano anche gli studi di informatica e di ingegneria dell'informazione.
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Di cosa si tratta: Segnali tempo-discreti con energia, potenza, autocorrelazione, DTFT e spettro di potenza aprono il quadro, seguiti da DFT, IDFT e FFT. La stima spettrale non parametrica comprende periodogramma, metodo di Welch e finestratura, mentre STFT e spettrogramma permettono l'analisi tempo-frequenza. Trasformata Z, sistemi LTI e filtri digitali IIR e FIR completano i temi.
Verifica nel regolamento d'esame se la calcolatrice è ammessa e di che tipo. Link affiliati Amazon di ricerca: il prezzo per te non cambia.
Domande frequenti su MacKay – Information Theory
Per quale esame serve MacKay – Information Theory?
È indicato per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm a Bologna, dai docenti Andrea Giorgetti, Marco Chiani. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Andrea Giorgetti per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm?
Per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm (Bologna) il prof. Andrea Giorgetti indica MacKay – Information Theory; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
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Quanto tempo serve per studiare MacKay – Information Theory?
≈ 7 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di MacKay – Information Theory?
L'ISBN è 9780521642989.
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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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