Bayesian Learning And Montecarlo Simulation – prof. Federico Bassetti

Computer Science and Engineering · Politecnico di Milano · esame facoltativo · ARTIFICIAL INTELLIGENCE · 5 CFU · canale unico

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Bayesian Learning And Montecarlo Simulation 5 CFU

FBProf. Federico Bassetti Canale unico

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Jean-Michel Marin – A Practical Approach to Computational Bayesian StatisticsVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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Argomenti del programma: Principles of Bayesian learning . Quantifying uncertainty using probabilities. Likelihood, prior and posterior distributions: Bayes ’ Theorem for learning from data. Bayesian estimation and hypothesis testing. Posterior mean and variance, maximum a posteriori (MAP) estimate, posterior intervals, prediction, Bayes factor. Basic models . Bayesian learning for proportions (Bernoulli model- Beta prior).

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Testi d'esame di Bayesian Learning And Montecarlo Simulation del prof. Federico Bassetti, canale unico, corso di laurea in Computer Science and Engineering (Laurea triennale), Politecnico di Milano, esame facoltativo · ARTIFICIAL INTELLIGENCE · 5 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Jean-Michel Marin – A Practical Approach to Computational Bayesian Statistics.

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