Libri UniversitariApri il catalogo

Kevin – Probabilistic Machine Learning

Libro adottato a Sapienza, a.a. 2026/2027 · 2 canali

Kevin – Probabilistic Machine LearningVai su Amazon ›

Come lo indica il docente: Kevin P. Murphy, “Probabilistic Machine Learning: An introduction", MIT Press, 2021

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Unit I – Prof. Fabio Galasso, Prof. Iacopo Masi Canale unico

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

Jerome – The Elements of Statistical LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Kevin – Probabilistic Machine Learningquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Stuart – Peter NorvigVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I primi tre libri coprono la parte di base di machine learning. Gli altri due coprono la parte di Deep Learning.

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II Programma di massima Introduzione: Che cosa è l'apprendimento automatico (machine learning, ML)? Dai sistemi basati su regole a prendere decisioni tramite apprendimento I tipi di problemi che può risolvere ML Statistica di base, Riassunto di Algebra Lineare e Teoria delle Probabilità The curse of dimensionality e l'assunzione che i dati siano su una varietà Distribuzione normale multivariata,…

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Unit II – Prof. Fabio Galasso, Prof. Iacopo Masi Canale unico

Corso di laurea: Applied Computer Science and Artificial Intelligence – Informatica Applicata e Intelligenza Artificiale · Laurea triennale (L-31) · 2º anno · 2º semestre

Sapienza · Ingegneria dell'informazione, informatica e statistica · 6 CFU · apri nel catalogo

Jerome – The Elements of Statistical LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Kevin – Probabilistic Machine Learningquesto libroVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Deep LearningVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Stuart – Peter NorvigVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 18/09/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • I primi tre libri coprono la parte di base di machine learning. Gli altri due coprono la parte di Deep Learning.

Argomenti del programma: Modulo: UNIT II Programma di massima Introduzione: Che cosa è l'apprendimento automatico (machine learning, ML)? Dai sistemi basati su regole a prendere decisioni tramite apprendimento I tipi di problemi che può risolvere ML Statistica di base, Riassunto di Algebra Lineare e Teoria delle Probabilità The curse of dimensionality e l'assunzione che i dati siano su una varietà Distribuzione normale multivariata,…

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.