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Prof. Fabio Vandin

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Fabio Vandin

Materie del prof. Fabio Vandin

Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Bioingegneria – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · Intelligent Robotics · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca 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

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Learning From Networks Canale unico

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · 2º anno · 1º semestre · 6 CFU / esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Engineering – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Titolo

Learning – Morgan & Claypool PublishersCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Networks – Networks, Crowds, and MarketsCerca 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

Argomenti del programma: Introduzione Analisi dei grafi e caratteristiche delle reti (es. diametro, centralità, coefficiente di clustering) Patterns e motifs in reti Embedding di reti Graph neural networks Clustering di reti Argomenti avanzati (es., temporal networks, uncertain graphs)

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Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Control Systems Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Learning From Networks Canale unico

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Control Systems Engineering – sede di Padova · 2º anno · 1º semestre ›

Titolo

Learning – Morgan & Claypool PublishersCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Networks – Networks, Crowds, and MarketsCerca 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

Argomenti del programma: Introduzione Analisi dei grafi e caratteristiche delle reti (es. diametro, centralità, coefficiente di clustering) Patterns e motifs in reti Embedding di reti Graph neural networks Clustering di reti Argomenti avanzati (es., temporal networks, uncertain graphs)

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Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Electronic Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 6 CFU · apri nel catalogo · Electronic Engineering – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 9 CFU

Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · 9 CFU · apri nel catalogo · Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Canale g3gr2

Corso di laurea: Cybersecurity – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · 1º anno · 1º semestre · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · Cybersecurity – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca 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

Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Machine Learning Techniques For Event Correlation Canale ab0102

Corso di laurea: International Cybersecurity and Cyberintelligence – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-66) · esame facoltativo · 6 CFU

Padova · Dipartimento di Matematica "Tullio Levi-Civita" - DM · 6 CFU · apri nel catalogo · International Cybersecurity and Cyberintelligence – sede di Padova · 1º anno · 1º semestre ›

Titolo

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Argomenti del programma: Parte I – Introduzione - Motivazioni, applicazioni e componenti fondamentali del problema di apprendimento. Parte II – Apprendimento supervisionato - Modello statistico dell'apprendimento e teoria PAC. - Modelli lineari per regressione e classificazione. - Gradient Descent e Stochastic Gradient Descent. - Compromesso bias-varianza, selezione del modello e validazione.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Bioingegneria – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Computer Engineering – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Learning From Networks (Computer Engineering – sede di Padova, canale unico)?

Learning – Morgan & Claypool Publishers; Networks – Networks, Crowds, and Markets

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Control Systems Engineering – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Learning From Networks (Control Systems Engineering – sede di Padova, canale unico)?

Learning – Morgan & Claypool Publishers; Networks – Networks, Crowds, and Markets

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Electronic Engineering – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning (Cybersecurity – sede di Padova, canale g3gr2)?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.

Quali libri consiglia il prof. Fabio Vandin per Machine Learning Techniques For Event Correlation?

Understanding machine learning: from theory to algorithms. ,; Machine Learning: a probabilistic perspective. , Autori: Murphy,; Pattern Recognition and Machine Learning. , Autori: C.; The Elements of Statistical Learning. , Autori: T.