Prof. Matteo Amabili

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Scienze Statistiche · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Matteo Amabili

James – An introduction to statistical learning – Machine Learning And Artificial Intelligence (Greening Energy Market and Finance, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU)
Data mining, inference, and prediction – Machine Learning And Artificial Intelligence (Greening Energy Market and Finance, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU)
Rogers – A first course in machine learning – Machine Learning And Artificial Intelligence (Greening Energy Market and Finance, 2º anno · 2º semestre · 6 CFU)

Materie del prof. Matteo Amabili

Machine Learning And Artificial Intelligence Canale unico

Corso di laurea: Greening Energy Market and Finance · Laurea magistrale (LM-16) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

Bologna · Scienze Statistiche · 6 CFU · apri nel catalogo · Greening Energy Market and Finance · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

James – An introduction to statistical learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Hastie, Trevor, et al. The elements of statistical learning

Data mining, inference, and prediction Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Rogers – A first course in machine learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: The first part of the course is dedicated to an introduction of the main concepts of machine learning. Here the contents: Intoduction to ML 1.1.What is ML: a shift from knowledge to data 1.2.Kind of problems 1.2.1.supervised versus unsupervised 1.2.2.regression vs classification 1.3.Data pipeline 1.4.Python Basics Data Preprocessing 2.1.Data Normalizzation 2.3.Categorical variables: ordinal and non-ordinal 2.4.

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Matteo Amabili per Machine Learning And Artificial Intelligence?

James – An introduction to statistical learning; Data mining, inference, and prediction; Rogers – A first course in machine learning