Argomenti del programma: Apprendimento statistico, Regressione, Classificazione, Campionamento, Regolarizzazione, Metodi non lineari, Modelli ad albero, Support vector machine, Deep learning, Safe machine learning, applicazioni a problemi finanziari.
Argomenti del programma: 1: L’analisi univariata dei dati 2: La probabilità 3: Le distribuzioni di probabilità 4: Le distribuzioni campionarie e gli intervalli di confidenza 5: La verifica d’ipotesi 6: Verifica di Ipotesi univariata 7: Verifica di Ipotesi bivariata 8: L’analisi bivariata dei dati 9: Modelli di regressione lineare 10: Modelli di previsione 11. Modelli di classificazione.
Argomenti del programma: 1: L’analisi univariata dei dati 2: La probabilità 3: Le distribuzioni di probabilità 4: Le distribuzioni campionarie e gli intervalli di confidenza 5: La verifica d’ipotesi 6: Verifica di Ipotesi univariata 7: Verifica di Ipotesi bivariata 8: L’analisi bivariata dei dati 9: Modelli di regressione lineare 10: Modelli di previsione 11. Modelli di classificazione.
Argomenti del programma: 1: L’analisi univariata dei dati 2: La probabilità 3: Le distribuzioni di probabilità 4: Le distribuzioni campionarie e gli intervalli di confidenza 5: La verifica d’ipotesi 6: Verifica di Ipotesi univariata 7: Verifica di Ipotesi bivariata 8: L’analisi bivariata dei dati 9: Modelli di regressione lineare 10: Modelli di previsione 11. Modelli di classificazione.
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