lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 1 corso di laurea
Scheda libro
Titolo
Probabilistic machine learning
Autori
Murphy, Kevin P. Kevin P. Murphy
Editore
The MIT Press, 2023
Edizione
2023
ISBN
9780262048439
Lingua
Inglese
Pagine
1319
Tipo
Manuale universitario
Studio
13 settimane (3 mesi)
Cosa si studia con questo libro Murphy – Probabilistic Machine Learning: di cosa parla
Probabilistic Machine Learning: An Introduction, di Murphy, è un manuale in lingua inglese che presenta l'apprendimento automatico da una prospettiva probabilistica. Il volume offre una trattazione organica dei principali concetti e metodi, collegando modelli, inferenza e dati in un quadro unitario. È rivolto a studenti di statistica, informatica e ingegneria con una buona base matematica, ed è adatto a insegnamenti di modelli statistici applicati, come quelli delle scienze attuariali, dove il ragionamento probabilistico e la modellazione dei dati sono centrali.
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Di cosa si tratta: L'apprendimento statistico persegue inferenza e previsione tramite modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico. Si distinguono metodi parametrici e non parametrici, apprendimento supervisionato e non supervisionato, problemi di regressione e classificazione. La valutazione dell'accuratezza predittiva considera il trade-off tra distorsione e varianza, funzioni di perdita, metriche di valutazione e overfitting.
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 Murphy – Probabilistic Machine Learning
Per quale esame serve Murphy – Probabilistic Machine Learning?
È indicato per Modelli Statistici per le Scienze Attuariali a Bologna, dal prof. Luca Scrucca. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Luca Scrucca per Modelli Statistici per le Scienze Attuariali?
Per Modelli Statistici per le Scienze Attuariali (Bologna) il prof. Luca Scrucca indica Murphy – Probabilistic 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 Murphy – Probabilistic Machine Learning?
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Quanto tempo serve per studiare Murphy – Probabilistic Machine Learning?
13 settimane (3 mesi): il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di Murphy – Probabilistic Machine Learning?
L'ISBN è 9780262048439 (editore The 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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