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.
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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.
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?
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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 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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