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Prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò

Università degli Studi di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò

Materie del prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò

Machine Learning And Statistical Learning – con Prof. Silvia Salini Canale unico

Corso di laurea: Data Science for Economics and Health · 1º anno · annuale · 12 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 12 CFU · apri nel catalogo

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

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Complementi di Algoritmi e Strutture Dati Canale unico

Corso di laurea: Informatica · Laurea triennale (L-31) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

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

Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Il materiale di riferimento principale sono le dispense disponibili tramite il portale ariel.unimi.it/

Argomenti del programma: 1. Algoritmi probabilistici - Algoritmi Montecarlo e Las Vegas - Le classi di complessità probabilistiche - L'estrattore di von Neumann - Il problema del coupon collector - Reservoir sampling - L'algoritmo di Karger per MinCut 2. Hashing e randomizzazione - Hashing universale - Conteggio approssimato: Count-Min Sketch - Proiezioni casuali 3.

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Statistical Methods For Machine Learning Canale unico

Corso di laurea: Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica - magistrale ›

Libro di testo di riferimento

Shai Shalev-Shwartz – From Theory to AlgorithmsVai su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Il riferimento principale sono le dispense disponibili presso ncesa-bianchismml.ariel.ctu.unimi.it/

Argomenti del programma: Introduzione L'algoritmo Nearest Neighbour Predittori ad albero Apprendimento statistico Analisi del rischio dei predittori ad albero Gestione degli iperparametri e stima del rischio Consistenza e algoritmi nonparametrici Predittori lineari Discesa del gradiente sequenziale Funzioni kernel Support Vector Machines Analisi di stabilità e controllo del rischio in SVM Reti neuronali e apprendimento profondo Regressione…

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Reinforcement Learning – con Prof. Alfio Ferrara, Prof. Matteo Papini Canale unico

Corso di laurea: Informatica - magistrale · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · 6 CFU

Statale di Milano · Facoltà di Scienze e Tecnologie · 6 CFU · apri nel catalogo

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il programma è condiviso con i seguenti insegnamenti: - [BBL-10]( https://www.unimi.it/it/ugov/of/af20270000bbl-10 )

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Antonio Cesa Bianchi Nicolò per Statistical Methods For Machine Learning?

Shai Shalev-Shwartz – From Theory to Algorithms