logo-polimi
Loading...
Manifesto
Struttura Corso di Studi
Cerca/Visualizza Manifesto
Dati Insegnamento
Scarica il Manifesto
Regolamento didattico
Consulta il Regolamento
Elenco docenti
Strutture didattiche
Dati quantitativi
Internazionalizzazione
Orario Personalizzato
Il tuo orario personalizzato è disabilitato
Abilita
Ricerche
Cerca Docenti
Cerca Insegnamenti
Cerca insegnamenti degli Ordinamenti precedenti al D.M.509
Erogati in lingua Inglese

Legenda
Semestre (Sem)
1Primo Semestre
2Secondo Semestre
AInsegnamento Annuale
(1)Primo Emisemestre
(2)Secondo Emisemestre
Attività formative
CAffini o integrative
Lingua d'erogazione
Insegnamento completamente offerto in lingua italiana
Insegnamento completamente offerto in lingua inglese
--Non definita
Didattica innovativa
I CFU riportati a fianco a questo simbolo indicano la parte dei CFU dell'insegnamento erogati con Didattica Innovativa.
Tali CFU riguardano:
  • Cotutela con mondo esterno
  • Blended Learning & Flipped Classroom
  • Massive Open Online Courses (MOOC)
  • Soft Skills
Dati Insegnamento
Contesto
Anno Accademico 2019/2020
Scuola Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
Corso di Studi (Mag.)(ord. 270) - MI (475) Electrical Engineering - Ingegneria Elettrica
Piano di Studio preventivamente approvato R2D - ELECTRICAL ENGINEERING - INGEGNERIA ELETTRICA
Anno di Corso 1

Scheda Insegnamento
Codice Identificativo 055283
Denominazione Insegnamento BAYESIAN LEARNING AND MONTECARLO SIMULATION
Tipo Insegnamento Monodisciplinare
Crediti Formativi Universitari (CFU) 5.0
Semestre Secondo Semestre(Secondo Emisemestre)
Programma sintetico The course aims to give an applications-oriented introduction to the Bayesian statistical learning. Part of the course is devoted to a practical introduction to Monte Carlo techniques. The course offers an operative view of Bayesian statistics. TOPICS: Principles of Bayesian learning. Bayesian learning for: proportions, mean and variance in normal model, Poisson count data. Conjugate priors. Introduction to R software. Monte Carlo integration. Bayesian linear regression. Bayesian mixture models. Bayesian classification. Bayesian reliability. Applications to electrical load forecasting.
Settori Scientifico Disciplinari (SSD)
Attività formative Codice SSD Descrizione SSD CFU
C
MAT/06
PROBABILITA' E STATISTICA MATEMATICA
5.0

Orario: aggiungi e rimuoviScaglioneDocenteLingua offertaProgramma dettagliato
Da (compreso)A (escluso)
--AZZZZBassetti Federico
manifesti v. 3.4.8 / 3.4.8
Area Servizi ICT
10/05/2021