Bayesian Learning And Montecarlo Simulation – prof. Federico Bassetti

Electrical Engineering · Politecnico di Milano · esame facoltativo · ELECTRICAL ENGINEERING - INGEGNERIA ELETTRICA · 5 CFU · canale unico

Libri del canale

Bayesian Learning And Montecarlo Simulation 5 CFU

FBProf. Federico Bassetti Canale unico

Il docente indica 1 testo

Testi consigliati (facoltativi)

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

Cerca su Amazon ›

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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).

Apri la scheda ufficiale ›

Aiutaci a tenerci aggiornati

Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Apri nel catalogo: Electrical Engineering, tutte le materie e i canali ›

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

Altre materie del prof. Bassetti

Bayesian Learning And Montecarlo Simulation · Computer Science and Engineering · esame facoltativo · ARTIFICIAL INTELLIGENCE · 5 CFU
Bayesian Learning And Montecarlo Simulation · High Performance Computing Engineering · esame facoltativo · 5 CFU
Probabilita' · Ingegneria Matematica · 2º anno · 2º semestre · 10 CFU

Vedi anche: Prof. Federico Bassetti · Bayesian Learning And Montecarlo Simulation a Politecnico di Milano (tutti i canali)