Statistical learning - PART II (2019/2020)

Codice insegnamento
4S008279
Docente
Alberto Castellini
crediti
3
Settore disciplinare
INF/01 - INFORMATICA
Lingua di erogazione
Inglese
Sede
VERONA
Periodo
I semestre dal 1-ott-2019 al 31-gen-2020.

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Orario lezioni

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Obiettivi formativi

L'obiettivo del modulo è quello di introdurre metodi di modellazione statistica ed analisi dati descrittiva. Tecniche di addestramento supervisionato e non supervisionato saranno presentate sia dal punto di vista teorico che applicativo con la presentazione di alcuni esempi pratici. Nelle sessioni di laboratorio verrà illustrato l'utilizzo di algoritmi applicati a specifici casi di studio, utilizzando principalmente i linguaggi di programmazione R e Python.

Programma

- Introduzione all'analisi dati con R e Python

- Metodi di regressione lineare (regressione lineare, minimi quadrati, MLE: stima, predizione, test con assunzioni Gaussiane, selezione di variabili)

- Metodi di regolarizzazione (Ridge regression, Least absolute shrinkage and selection operator, [Elastic net, Least angle regression])

- Metodi di classificazione lineare (regressione logistica, MLE: stima, predizione, selezione di variabili)

- Selezione di modelli lineari (cross-validazione, metodi di bootstrap)

- Metodologie di clustering (k-means, analisi delle componenti principali, clustering spettrale)

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. The elements of statistical learning. Data mining, inference, and prediction. (Edizione 2) Springer 2009

Modalità d'esame

L'obiettivo dell'esame è quello di valutare le capacità dello studente di comprendere ed utilizzare le metodologie di modellazione statistica presentate nel corso. L'esame consiste nello sviluppo di un progetto applicativo relativo ad uno specifico caso di studio ed alla relativa discussione ed analisi in modalità orale.