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Prof. Silvia Sarpietro

Alma Mater Studiorum - Università di Bologna · Economia e management · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Silvia Sarpietro

Materie del prof. Silvia Sarpietro

Introduction To Machine Learning For Economists 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 ›

James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
Imbens – Machine Learning Methods That Economists Should Know…Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 02/10/2026
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 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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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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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Silvia Sarpietro per Introduction To Machine Learning For Economists (Applied Economics and Markets, canale unico)?

James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Imbens – Machine Learning Methods That Economists Should Know…

Quali libri consiglia il prof. Silvia Sarpietro per Introduction To Machine Learning For Economists (Economics and Public Policy, canale unico)?

James – An Introduction to Statistical Learning with Applications…; Hastie – The Elements of Statistical Learning; Imbens – Machine Learning Methods That Economists Should Know…