Cambridge University Press · 2020 · ISBN 9781108480727
8.7 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 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 scritto da Watt e altri autori, che presenta i metodi fondamentali con un approccio basato su ottimizzazione e geometria: regressione, classificazione, riduzione della dimensione, reti e algoritmi di discesa del gradiente. Il testo accompagna la teoria con esempi di codice. È adatto agli studenti di ingegneria e informatica che seguono insegnamenti di machine learning e statistica per l'elaborazione dei segnali, come riferimento per comprendere la costruzione e l'addestramento dei modelli. L'approccio basato su esempi e visualizzazioni facilita la comprensione degli algoritmi e la loro implementazione in prima persona.
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Di cosa si tratta: Segnali tempo-discreti con energia, potenza, autocorrelazione, DTFT e spettro di potenza aprono il quadro, seguiti da DFT, IDFT e FFT. La stima spettrale non parametrica comprende periodogramma, metodo di Welch e finestratura, mentre STFT e spettrogramma permettono l'analisi tempo-frequenza. Trasformata Z, sistemi LTI e filtri digitali IIR e FIR completano i temi.
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Domande frequenti su Watt – Machine Learning Refined
Per quale esame serve Watt – Machine Learning Refined?
È indicato per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm a Bologna, dai docenti Andrea Giorgetti, Marco Chiani. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Andrea Giorgetti per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm?
Per Machine Learning e Statistica per L'Elaborazione dei Segnali Lm (Bologna) il prof. Andrea Giorgetti indica Watt – Machine Learning Refined; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
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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 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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