Understanding machine learning from theory to algorithms ,

Libro adottato a Padova, a.a. 2026/2027 · 16 canali

«Understanding machine learning from theory to algorithms ,» è adottato per Machine Learning dal prof. Fabio Vandin (Bioingegneria – sede di Padova, Computer Engineering – sede di Padova, Control Systems Engineering – sede di Padova e altri corsi – Padova); per Machine Learning dal prof. Federico Chiariotti (Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova, Physics of Data – sede di Padova – Padova); per Introduction To Machine Learning dal prof. Diego Santoro (Information Engineering – sede di Padova, Ingegneria Informatica – sede di Padova – Padova); per Machine Learning dal prof. Pietro Zanuttigh (Ingegneria delle Telecomunicazioni, Internet e Multimedia – sede di Padova – Padova); e in altri 4 insegnamenti.

Come lo indica il docente: Understanding machine learning: from theory to algorithms. , Autori: Shalev-Shwartz, Shai; Ben-David, Shai, Luogo: --, Anno: 2014, Editore: Cambridge University Press, Note: -- · Understanding machine learning from theory to algorithms , Autori: Shalev-Shwartz, Shai; Ben-David, Shai, Luogo: Cambridge, Anno: 2014, Editore: Cambridge University · Understanding machine learning: from theory to algorithms , Autori: Shalev-Shwartz, Shai; Ben-David, Shai, Anno: 2014, Editore: Cambridge University (e altre 3 varianti)

Chi lo adotta

• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 9 CFU
• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Intelligent Robotics · 9 CFU
• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU
• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Electronic Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Federico Chiariotti (canale unico)Geophysics for Earth and climate processes, risks and resources – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Fabio Vandin (canale g3gr2)Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 9 CFU
• Introduction To Machine Learning – Prof. Diego Santoro (canale unico)Information Engineering – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
• Introduction To Machine Learning – Prof. Diego Santoro (canale unico)Ingegneria Informatica – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · esame facoltativo · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Pietro Zanuttigh (canale unico)Ingegneria delle Telecomunicazioni, Internet e Multimedia – sede di Padova · Laurea triennale (L-8) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU
• Machine Learning Techniques For Event Correlation – Prof. Fabio Vandin (canale ab0102)International Cybersecurity and Cyberintelligence – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Federico Chiariotti (canale unico)Physics of Data – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-17) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
• Machine Learning – Prof. Barbara Di Camillo (canale g3gr1) a.a. 2025/2026Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Intelligent Robotics · 9 CFU
• Machine Learning – Prof. Alessandro Chiuso (canale g3gr3) a.a. 2025/2026Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU
• Machine Learning – Prof. Barbara Di Camillo (canale g3gr1) a.a. 2025/2026Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU
• Machine Learning Techniques For Event Correlation – Prof. Barbara Di Camillo (canale ab0101) a.a. 2025/2026International Cybersecurity and Cyberintelligence – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Programma e testi di ogni canale

Altri 8 canali adottano questo libro: sono nell'elenco qui sopra.

Si studia insieme a

• Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,
• Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.
• The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.
• Shalev-Shwartz – Understanding Machine Learning
• Murphy – Machine Learning
• Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning