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Watt – Machine Learning Refined

Cambridge University Press · 2020 · ISBN 9781108480727
6.5 / 10
Difficoltà medio
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo1 docente · 1 corso di laurea

Scheda libro

Titolo
Machine learning refined
Autori
Watt, Jeremy Jeremy Watt, Reza Borhani and Aggelos K. Katsaggelos
Editore
Cambridge University Press, 2020
Edizione
2020
ISBN
9781108480727
Lingua
Inglese
Pagine
574
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 6,5 settimane

Cosa si studia con questo libro Watt – Machine Learning Refined: di cosa parla

Manuale di apprendimento automatico che presenta fondamenti, algoritmi e applicazioni con un approccio che unisce geometria, ottimizzazione e programmazione. Il volume tratta regressione, classificazione, apprendimento non supervisionato e reti, con esempi di codice. È adatto agli studenti di ingegneria e informatica nei corsi di machine learning, elaborazione dei segnali e Internet of Things, e a chi cerca un testo che colleghi teoria e implementazione. Il volume contiene esercizi, esempi di codice e riferimenti, ed è adatto ai corsi che uniscono teoria e implementazione.

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Chi lo adotta Watt – Machine Learning Refined: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano

Bologna 1 facoltà · 1 esame

Watt – Machine Learning Refined a Bologna: Laboratorio Internet Of Things, prof. Guerra

Facoltà: Ingegneria e architettura

Laboratorio Internet Of Things

Prof. Anna Guerra
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Pagina del docente: Anna Guerra
Scopri le domande d’esame:Apri scheda materia ›
Di cosa si tratta: Reti di sensori wireless si progettano, monitorano e gestiscono con competenze pratiche, per applicazioni di raccolta ed elaborazione di dati di monitoraggio energetico e ambientale. Con MATLAB si affrontano la stima dello spettro di segnali a energia finita e a potenza finita, la risoluzione in frequenza, gli effetti della finestratura e i segnali PAM.

Dettagli corso

Ingegneria elettronica
Corso: L-8
CFU: 6Canale: Unico
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Tempo di studio e official info

Tempo consigliato per preparare l’esame: 13 settimane (3 mesi)
Dispense fornite dal docente.
Dati verificati il 02/10/2026

Libri indicati per la materia

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Watt – Machine Learning RefinedISBN 9781108480727
Tempo di studio del libro≈ 6,5 settimane
Obbligatorietà
Obbligatorio
Adottato in
1 materia
Tipo
Manuale
Pagine
574 pagine
Difficoltà
8,7

Domande frequenti su Watt – Machine Learning Refined

Per quale esame serve Watt – Machine Learning Refined?

È indicato per Laboratorio Internet Of Things a Bologna, dal prof. Anna Guerra. A.a. 2026/2027.

Quali libri indica il prof. Anna Guerra per Laboratorio Internet Of Things?

Per Laboratorio Internet Of Things (Bologna) il prof. Anna Guerra indica Watt – Machine Learning Refined; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.

Qual è il prezzo migliore di Watt – Machine Learning Refined?

Il comparatore prezzi di questa pagina mette a confronto Amazon, IBS e Libraccio, nuovo e usato: su Amazon il prezzo aggiornato è nella scheda del negozio.

Quanto tempo serve per studiare Watt – Machine Learning Refined?

≈ 6,5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.

Qual è l'ISBN di Watt – Machine Learning Refined?

L'ISBN è 9781108480727 (editore Cambridge University Press).

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Come leggere questi dati
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Crediti (CFU)50%1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura50%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.
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