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Imbens – Machine Learning Methods That Economists Should Know…

Libro adottato a Bologna, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Imbens – Machine Learning Methods That Economists Should Know…» è adottato per Introduction To Machine Learning For Economists dal prof. Silvia Sarpietro (Applied Economics and Markets, Economics and Public Policy – Bologna).

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Come lo indica il docente: S. Athey and G. Imbens, Machine Learning Methods That Economists Should Know About (ArXiv, 2019

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Introduction To Machine Learning For Economists – Prof. Silvia Sarpietro Canale unico

Corso di laurea: Applied Economics and Markets · Laurea magistrale (LM-56) · esame facoltativo · 6 CFU

Bologna · Economia e management · 6 CFU · apri nel catalogo · Applied Economics and Markets · 2º anno · 1º semestre ›

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Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduction to Statistical Learning 2. Regression, Classification, Resampling Methods 3. Supervised Learning I: Linear Models Linear Model Selection and Regularization (LASSO and Ridge regression) Bias/Variance Trade-off, Overfitting, Validation 4. Supervised Learning II: Nonlinear Models Tree-based methods (Trees, Random Forests, Bagging, Boosting) Support Vector Machines and Neural Networks 5.

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Introduction To Machine Learning For Economists – Prof. Silvia Sarpietro Canale unico

Corso di laurea: Economics and Public Policy · Laurea magistrale (LM-56) · 2º anno · 1º semestre · Policy analysis and evaluation · 6 CFU

Bologna · Economia e management · 6 CFU · apri nel catalogo · Economics and Public Policy · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: 1. Introduction to Statistical Learning 2. Regression, Classification, Resampling Methods 3. Supervised Learning I: Linear Models Linear Model Selection and Regularization (LASSO and Ridge regression) Bias/Variance Trade-off, Overfitting, Validation 4. Supervised Learning II: Nonlinear Models Tree-based methods (Trees, Random Forests, Bagging, Boosting) Support Vector Machines and Neural Networks 5.

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