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Data Mining – The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference,

Libro adottato a Trento, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Data Mining – The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference,» è adottato per Statistical Models dal prof. Veronica Vinciotti (Computer Science – sede di Trento – Trento).

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Come lo indica il docente: The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2009

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Statistical Models – Prof. Veronica Vinciotti Canale unico

Corso di laurea: Computer Science – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · ICT Innovation · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Ingegneria e Scienza dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Computer Science – sede di Trento · 1º anno · 2º semestre ›

James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R.

An Introduction to Statistical Learning with Applications…Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Altre letture

Faraway, J.J.: Linear Model with R. Chapman &Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Faraway – Extending the Linear Model with RCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Fox, J., Weisberg, S.

An R Companion to Applied Regression, Second Edition.Cerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J.

Data Mining – The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference,questo libroCerca su Amazon ›Il prof non ha cambiato il libro dall'anno scorsoVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libro di riferimento

James – An introduction to statistical learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Altre letture

Faraway – Linear models with RCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: - Modelli lineari di regressione, modelli lineari generalizzati, famiglia esponenziale e casi particolari: binomiale, Poisson - Modelli per la classificazione, regressione logistica, analisi discriminante - Metodi di ricampionamento: crossvalidazione, bootstrap - Macchine a supporto vettoriale - Regressione su alberi e alberi casuali - Survival analysis - Relational event models - Metodi di clustering

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