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Docente
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FORTUNA FRANCESCA
(programma)
• Introduzione ai principali modelli di statistical learning (apprendimento statistico);
• problemi di previsione e classificazione;
• confronto tra metodi di classificazione;
• Metodi di ricampionamento: cross validation e bootstrap;
• Metodi di riduzione della dimensionalità: rgressione ridge e il lasso;
• Metodi non lineari: spline regression;
• Metodi basati su alberi decisionali: regression trees, classification trees, bagging, random forests, boosting;
• Uso dell’ambiente statistico R
(testi)
G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani (2020) Introduzione all’apprendimento statistico, Casa editrice Piccin
I materiali dell’insegnamento saranno fruibili sulla classe Teams dell'insegnamento.
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Università Roma Tre