ECONOMIA E IMPRESAData ScienceAnno accademico 2022/2023

9793875 - DATA ANALYSIS AND STATISTICAL LEARNING
Modulo STATISTICAL LEARNING

Docente: Salvatore INGRASSIA

Risultati di apprendimento attesi

Il modulo fornisce conoscenze su: i) il problema dell'apprendimento statistico del modello di apprendimento da dati empirici; ii) principali tecnici di apprendimento statistico per regressione e classificazione.

Modalità di svolgimento dell'insegnamento

Lectures and practical data modeling in R.

Prerequisiti richiesti

Knowledge of algebra, mathematical analysis, geometry, probability (at bachelor level).

Frequenza lezioni

In person.

Contenuti del corso

Statistical Learning. Estimation of dependences based on empirical data. Supervised and Unsupervised Learning. Regression and Classification problems. Parametric and non-parametric models. Assessing Model Accuracy.

Linear Regression. Simple linear regression. Multiple linear regression. Least squares criterion and parameter estimation. Assessing the accuracy of the coefficient estimates and of the model. Use of qualitative predictors. Extension of the linear model and non-linear relationships.

Classification. Logistic regression; parameter estimation. Linear and quadratic discriminant analysis.

Resampling methods. Cross-validation, Bootstrap.

Tree-based Methods. Regression Trees and Classification Trees. Bagging, Random Forest, Boosting

Deep learning. Single layer networks and multilayer networks. Fitting a neural network.

Testi di riferimento

1. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. (2021). An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, 2nd Edition, Springer, New York.

2. Hastie T., Tibshirani R., Friedman (2008). The Elements of Statistical Learning, Springer, New York

3. Course notes

Autore	Titolo	Editore	Anno	ISBN
James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R.	An Introduction to Statistical Learning with Applications in R	Springer	2021
Hastie T., Tibshirani R., Friedman	The Elements of Statistical Learning	Springer	2008

Programmazione del corso

	Argomenti	Riferimenti testi
1	Basics of statistical learning.	Textbook n.1, chap. 1
2	Linear Regression	Textbook n.1, chap. 2
3	Classification	Textbook n.1, par. 4.1-4.5
4	Resampling methods	Textbook n.1, chap.5
5	Tree-based methods	Textbook n.1, chap. 8
6	Deep learning	Textbook n.1, par. 10.1, 10.2, 10.6, 10.7

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

The evaluation will be based on a data analysis report provided by students and oral exam.

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

See the course content.

English version

9793875 - DATA ANALYSIS AND STATISTICAL LEARNING Modulo STATISTICAL LEARNING