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Trevor Hastie – Robert Tibshirani and Jerome Friedman

Libro adottato a Chieti-Pescara, L'Aquila, a.a. 2026/2027 · 4 canali

«Trevor Hastie – Robert Tibshirani and Jerome Friedman» è adottato per Optimal Control dal prof. Elena De Santis (Control Systems and Automation Engineering – sede di L'Aquila – L'Aquila); per Modelli Statistici per L' Apprendimento Automatico dal prof. Luigi Ippoliti (Data Analytics per l'Economia e la Società – Chieti-Pescara); per Data Mining dal prof. Luigi Ippoliti (Economia e Informatica per l'Impresa – Chieti-Pescara); per Machine Learning per L'Automazione Nelle Telecomunicazioni dal prof. Alessandro D'Innocenzo (Ingegneria dell'Informazione – sede di L'Aquila – L'Aquila).

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Come lo indica il docente: Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer Series In Statistics, 2009 · Trevor Hastie, Robert Tibshirani and Jerome Friedman (2008) The Elements of Statistical Learning Springer-Verlag

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Optimal Control – Prof. Elena De Santis Canale unico

Corso di laurea: Control Systems and Automation Engineering – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-25) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Control Systems and Automation Engineering – sede di L'Aquila · 2º anno · 1º semestre ›

Liberzon – Calculus of variations and optimal control theoryCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Trevor Hastie – Robert Tibshirani and Jerome Friedmanquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Richard – Reinforcement LearningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti forniti dal docente

Argomenti del programma: - Principio del massimo di Pontryagin - Controllo ottimo con orizzonte finito, con stato finale non vincolato e vincolato . Problemi di controllo ottimo in tempo minimo . - Problemi quadratici lineari , con orizzonte finito e infinito . - Controllo H_infinity . - Programmazione dinamica . Equazione di Hamilton–Jacobi–Bellman - Introduzione alla teoria dei giochi - Problemi avanzati di controllo ottimo (ad es.

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Modelli Statistici per L' Apprendimento Automatico – Prof. Luigi Ippoliti Canale unico

Corso di laurea: Data Analytics per l'Economia e la Società · Laurea triennale (L-41) · 2º anno · 1º semestre · 9 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Studi Socio-economici, Gestionali e Statistici · 9 CFU · apri nel catalogo · Data Analytics per l'Economia e la Società · 2º anno · 1º semestre ›

Lun, Mar 16–18 · 33
Gio 16–18 · 14
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Kevin Murphy – Machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del corso ed esercitazioni pratiche

Argomenti del programma: Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti per il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: introduzione all'apprendimento statistico, Tecniche di visualizzazione dei dati, Tecniche di apprendimento supervisionato (classificazione) e non supervisionato (tecniche di riduzione di dimensionalità) con l’uso del linguaggio R, Python e MATLAB

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Data Mining – Prof. Luigi Ippoliti Canale unico

Corso di laurea: Economia e Informatica per l'Impresa · Laurea triennale (L-33) · 3º anno · 1º semestre · 6 CFU

Chieti-Pescara · Dipartimento di Economia · 6 CFU · apri nel catalogo · Economia e Informatica per l'Impresa · 3º anno · 1º semestre ›

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Kevin Murphy – Machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
James – An Introduction to Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Data mining, inference and predictionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Wickham – Ggplot2Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Approach – 3rd editionCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
James – Introduzione all'apprendimento statisticoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Azzalini – Analisi dei dati e data miningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Dispense del corso ed esercitazioni pratiche

Argomenti del programma: Il corso prevede la trattazione dei seguenti argomenti per il raggiungimento dei risultati di apprendimento attesi: introduzione all'apprendimento statistico, Tecniche di visualizzazione dei dati, Tecniche di apprendimento supervisionato (classificazione) e non supervisionato (tecniche di riduzione di dimensionalità) con l’uso del linguaggio R, Python e MATLAB

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Machine Learning per L'Automazione Nelle Telecomunicazioni – Prof. Alessandro D'Innocenzo Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria dell'Informazione – sede di L'Aquila · Laurea triennale (L-8) · 3º anno · 1º semestre · Ingegneria delle Telecomunicazioni · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria dell'Informazione – sede di L'Aquila · 3º anno · 1º semestre ›

Trevor Hastie – Robert Tibshirani and Jerome Friedmanquesto libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Appunti e slides del corso.

Argomenti del programma: Questo corso copre i fondamenti di tecniche di analisi dei dati, di Machine Learning e di teoria del controllo per il monitoraggio e la gestione di sistemi di automazione in rete. Si forniranno innanzitutto le basi di modellazione di un sistema di controllo, partendo da lezioni di richiamo di teoria dei sistemi. Successivamente si introdurranno dei fondamenti di teoria del controllo.

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Si studia insieme a