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James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…
Springer · 2021 · ISBN 9781071614174
7.4 / 10
Difficoltà alto
1 facoltà
lo adottano, in 1 ateneo2 docenti · 3 corsi di laurea
Scheda libro
Titolo
An introduction to statistical learning
Autori
Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani
Editore
Springer, 2021
Edizione
2021
ISBN
9781071614174
Lingua
Inglese
Pagine
607
Tipo
Manuale universitario
Studio
≈ 6,5 settimane
Cosa si studia con questo libro James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…: di cosa parla
An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, di G. James, D. Witten, T. Hastie e R. Tibshirani, è un manuale pubblicato nella seconda edizione del 2021. Presenta i principali metodi di apprendimento statistico, dalla regressione alla classificazione fino a modelli più flessibili, con esempi svolti nel linguaggio R. Redatto in lingua inglese, è adatto a chi segue corsi di machine learning per economisti e di analisi quantitativa dei dati, e a chi desidera una introduzione pratica alle tecniche predittive senza una preparazione matematica molto avanzata.
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Chi lo adotta James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…: esami, corsi di laurea e docenti che lo indicano
Bologna 1 facoltà · 2 esami
James – An Introduction to Statistical Learning with Applications… a Bologna: Introduction To Machine Learning For Economists, Machine Learning For Economists, prof. Sarpietro e Barigozzi
Di cosa si tratta: Apprendimento statistico, regressione, classificazione e ricampionamento. Modelli lineari con selezione e regolarizzazione (LASSO e Ridge), compromesso bias-varianza, overfitting e validazione, poi modelli non lineari come alberi, random forest, bagging, boosting, macchine a vettori di supporto e reti neurali. Per l'apprendimento non supervisionato: k-means, clustering gerarchico e analisi delle componenti principali.
Di cosa si tratta: Statistical learning e cross-validation introducono ridge, lasso, regressione sulle componenti principali e modelli a fattori. Il lasso e i modelli a fattori dinamici sono applicati all'inferenza causale. Seguono regression splines, smoothing splines, metodi ad albero e reti neurali, in un percorso che parte da una panoramica generale dell'apprendimento statistico.
Strumenti da tenere accanto ai libri d'esame, oltre a quelli indicati dal docente.
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Domande frequenti su James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…
Per quale esame serve James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…?
È indicato per Introduction To Machine Learning For Economists, Machine Learning For Economists a Bologna, dai docenti Silvia Sarpietro, Matteo Barigozzi. A.a. 2026/2027.
Quali libri indica il prof. Silvia Sarpietro per Introduction To Machine Learning For Economists?
Per Introduction To Machine Learning For Economists (Bologna) il prof. Silvia Sarpietro indica James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…; l'elenco completo dei testi, obbligatori e facoltativi, è nella sezione «Chi lo adotta» di questa pagina.
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Quanto tempo serve per studiare James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…?
≈ 6,5 settimane: il tempo è calcolato sulle pagine del libro e sui crediti dell'esame.
Qual è l'ISBN di James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…?
L'ISBN è 9781071614174 (editore Springer).
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Come leggere questi datiCome è calcolata la difficoltà ›
Crediti (CFU)
50%
1 CFU = 25 ore di studio (dato ufficiale). Più crediti, più ore.
Densità di lettura
50%
pagine dei libri indicati divisi per i CFU (pagine dalla scheda SBN; se non note, una stima di 400 pagine a libro).
Ogni esame si confronta solo con quelli della sua area (scientifico-tecnica, umanistica, giuridico-sociale, sanitaria, economica): un esame di lettere non viene misurato con matematica. Il numero 1-10 è la posizione dell'esame nella sua area; per il libro si fa la media degli esami che lo adottano. Non contano anno di corso, laurea triennale o magistrale e lunghezza del programma: non dicono quanto si studia. È una stima del carico, non una difficoltà misurata.
Atenei e facoltà in ordine di diffusione. Per ogni esame: docente, corso di laurea, facoltà e il confronto con gli altri libri che indica.
Controlla sempre la scheda dell'esame. Le informazioni vengono dalle schede ufficiali degli atenei e possono cambiare o contenere errori: prima di acquistare verifica i testi sulla scheda ufficiale dell'esame (la trovi linkata in ogni esame) e, nel dubbio, chiedi al docente.
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