000123R - STATISTICS FOR MACHINE LEARNING

Il corso introduce i principali metodi dell'apprendimento statistico supervisionato per problemi di regressione e classificazione. Sono trattati: introduzione allo statistical learning; compromesso bias-varianza; validazione dei modelli e cross-validation; selezione del modello lineare; metodi di regolarizzazione (Ridge e LASSO); regressione polinomiale, spline e GAM; bootstrap; regressione logistica; valutazione delle prestazioni di un classificatore; alberi di classificazione e regressione (CART); analisi discriminante lineare; Support Vector Machines; metodi di insieme (bagging, random forests e boosting) con applicazioni in R su dati reali.