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Mutua da
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119237 ANALISI STATISTICA MULTIVARIATA E DATA MINING in AMMINISTRAZIONE, FINANZA E CONTROLLO LM-77 crescenzi federico
(programma)
1. Statistica computazionale
- Introduzione/richiami a R
- Statistica di base con R
-.Visualizzazione dei dati
2. Introduzione algebra lineare
- Vettori
- Matrici
- Spazi vettoriali
3 Regressione
- Metodi parametrici (regressione lineare, lasso, ridge)
- Metodi non-parametrici (Alberi di regressione, Bagging, Random Forest, Regressione su componenti principali)
4. Classificazione
- Metodi parametrici (Modello logit (logit ridge/lasso), Analisi lineare discriminante, Metodi non-parametrici, Alberi di classificazione )
5. Apprendimento non supervisionato
- Cluster analysis
- Componenti principali
(testi)
Bertaccini, B. (2018). Introduzione alla
statistica computazionale con R (p. 182).
Firenze University Press. (Disponibile
gratuitamente in pdf)
Barabesi, L., & Fattorini, L.
(2010). Introduzione all'algebra delle matrici.
Giuffrè Editore. (Disponibile gratuitamente in
pdf)
Zani, S., & Cerioli, A. (2007). Analisi dei dati e
data mining per le decisioni aziendali. Giuffrè
editore.
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