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Sergios Theodoridis – Machine Learning, Edition 2

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

«Sergios Theodoridis – Machine Learning, Edition 2» è adottato per Statistical Learning dal prof. Carmela Galdi (Electronics Engineering for Automation and Sensing – sede di Benevento, Ingegneria Informatica – sede di Benevento – Sannio).

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Come lo indica il docente: Sergios Theodoridis, "Machine Learning, Edition 2. A Bayesian and Optimization Perspective". Academic Press

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Statistical Learning – Prof. Carmela Galdi Canale unico

Corso di laurea: Electronics Engineering for Automation and Sensing – sede di Benevento · Laurea magistrale (LM-29) · 1º anno · 1º semestre · 9 CFU

Sannio · Dipartimento di Ingegneria · 9 CFU · apri nel catalogo · Electronics Engineering for Automation and Sensing – sede di Benevento · 1º anno · 1º semestre ›

Sergios Theodoridis – Machine Learning, Edition 2questo libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Richiami e Fondamenti: Caratterizzazione singola e congiunta di variabili aleatorie, trasformazioni affini, Karhunen-Loève Transform (KLT), vettori gaussiani, processi aleatori, modelli autoregressivi e convergenza stocastica. Apprendimento in Modelli Parametrici: Stima dei parametri, regressione lineare, classificazione, limite inferiore di Cramér-Rao (CRLB), statistiche sufficienti, metodo della Massima…

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Statistical Learning – Prof. Carmela Galdi Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica – sede di Benevento · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Sannio · Dipartimento di Ingegneria · 9 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica – sede di Benevento · 2º anno · 1º semestre ›

Sergios Theodoridis – Machine Learning, Edition 2questo libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 04/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Richiami e Fondamenti: Caratterizzazione singola e congiunta di variabili aleatorie, trasformazioni affini, Karhunen-Loève Transform (KLT), vettori gaussiani, processi aleatori, modelli autoregressivi e convergenza stocastica. Apprendimento in Modelli Parametrici: Stima dei parametri, regressione lineare, classificazione, limite inferiore di Cramér-Rao (CRLB), statistiche sufficienti, metodo della Massima…

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