Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with R

Libro adottato a Tor Vergata, a.a. 2026/2027 · 2 canali

Brad Boehmke – Hands-on Machine Learning with RVai su Amazon ›

Come lo indica il docente: Brad Boehmke, Brandon Greenwell (2019) Hands-on Machine Learning with R, Chapman

Chi lo adotta

Big Data Analysis For Economics And Finance – Prof. Alessio Farcomeni (canale unico)Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo
Big Data Analysis For Economics And Finance – Prof. Alessio Farcomeni (canale unico)Finance and Banking - Finanza e Banca · Laurea magistrale (LM-16) · esame facoltativo

Programma e testi di ogni canale

Big Data Analysis For Economics And Finance – Prof. Alessio Farcomeni Canale unico

Corso di laurea: Economics - Economia · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo

Tor Vergata · Economia · 6 CFU · apri nel catalogo

Il docente indica 3 testi · da studiare tutti

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Hastie – The Elements of Statistical Learning Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso

Mining – And Prediction Vai su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorso

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Caratteristiche dei Big Data. Fonti di Big data. Architetture per i big data (4 ore) Apprendimento non-supervisionato: k-medie, PAM, k-medie trimmata (4 ore) Apprendimento supervisionato: screening, regolarizzazione. Regressione ridge, LASSO, elastic net. (10 ore) Metodi informatici: k-nn, C&RT, random forests, reti neurali. Principi di previsione e scelta dei parametri di tuning.

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