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Kevin – Machine Learning

MIT Press · 2012 · ISBN 9780262018029
8.5 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 1 corso di laurea

Scheda libro

Titolo
Machine learning
Autori
Murphy, Kevin P. Kevin P. Murphy
Editore
MIT Press, 2012
Edizione
2012
ISBN
9780262018029
Lingua
Inglese
Pagine
1071
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 12 settimane

Cosa si studia con questo libro Kevin – Machine Learning: di cosa parla

Machine Learning: A Probabilistic Perspective affronta l'apprendimento automatico dal punto di vista della probabilità, trattando modelli generativi, inferenza, regressione, classificazione, modelli grafici, apprendimento non supervisionato e metodi di approssimazione. Kevin Murphy ha costruito una vasta raccolta di argomenti che unisce statistica e informatica, con molte illustrazioni a colori. Fa al caso di chi segue elaborazione dei segnali e scienza dei dati a livello avanzato, e a chi cerca un testo di consultazione ampio da cui partire per ricerche o progetti basati su modelli statistici, anche in ambiti applicativi molto diversi tra loro.

Dove acquistarlo Kevin – Machine Learning: prezzo nuovo e usato su Amazon, IBS e Libraccio

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Chi lo adotta Kevin – Machine Learning: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano

Sapienza 1 facoltà · 1 esame

Kevin – Machine Learning a Sapienza: Machine Learning For Signal Processing, prof. Comminiello

Facoltà: Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica

Machine Learning For Signal Processing

Prof. DANILO COMMINIELLO
Pagina del docente: Danilo Comminiello
Scopri le domande d’esame:Apri scheda materia ›
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 di studio e official info

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.
Dati verificati il 18/09/2026

Libri indicati per la materia

Scorri di lato: 4 libri
Zachary – Dive Into Deep LearningISBN 9781009389433
Tempo di studio del libro≈ 6 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
548 pagine
Difficoltà
7,1
Sergios Theodoridis – Machine LearningISBN 9780128188033
Tempo di studio del libro≈ 12,5 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
1131 pagine
Difficoltà
8,5
Kevin – Machine LearningISBN 9780262018029
Tempo di studio del libro≈ 12 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
1071 pagine
Difficoltà
8,5
Christopher – Pattern Recognition and Machine LearningISBN 9780387310732
Tempo di studio del libro≈ 8 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
8 materie
Tipo
Manuale
Pagine
738 pagine
Difficoltà
7,9

Domande frequenti su Kevin – Machine Learning

Per quale esame serve Kevin – 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 Kevin – 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 Kevin – Machine Learning?

Il comparatore prezzi di questa pagina mette a confronto Amazon, IBS e Libraccio, nuovo e usato: su Amazon il prezzo aggiornato è nella scheda del negozio.

Quanto tempo serve per studiare Kevin – Machine Learning?

≈ 12 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.

Qual è l'ISBN di Kevin – Machine Learning?

L'ISBN è 9780262018029 (editore MIT Press).

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Come leggere questi dati
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Crediti (CFU)50%1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura50%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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