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Probabilistic Machine Learning – Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Luca Bortolussi Canale 1

Corso di laurea: Geophysics and Geodata – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Geophysics and Geodata – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Bishop – Pattern recognition and machine learningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine learningCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Friedman – The elements of statistical learningCerca 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: Probabilistic and Bayesian linear regression and classification. Kernel based methods and Gaussian Processes. Graphical models and exact inference. Sampling methods. Approximate inference for models with latent variables. Generative modelling.

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Docente non ancora indicato Canale 2

Corso di laurea: Geophysics and Geodata – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-79) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Geophysics and Geodata – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Bishop – Pattern recognition and machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Friedman – The elements of statistical learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Probabilistic and Bayesian linear regression and classification. Kernel based methods and Gaussian Processes. Graphical models and exact inference. Sampling methods. Approximate inference for models with latent variables. Generative modelling.

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Prof. Luca Bortolussi Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Prof. Luca Bortolussi Canale unico

Corso di laurea: Scienze Statistiche e Attuariali – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM-83) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026
Bishop – Pattern recognition and machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Murphy – Machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Friedman – The elements of statistical learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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