Elementi Di Apprendimento Statistico Trevor Hastie // dollaholics.com
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Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Second Edition February 2009. Trevor Hastie. Robert Tibshirani. Jerome Friedman. What's new in the 2nd edition? Download the book PDF corrected 12th printing Jan 2017. Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Jerome Friedman are professors of statistics at Stanford University. They are prominent researchers in this area: Hastie and Tibshirani developed generalized additive models and wrote a popular book of that title. L’apprendimento automatico noto anche come machine learning è una branca dell'intelligenza artificiale che raccoglie un insieme di metodi, sviluppati a partire dagli ultimi decenni del XX secolo in varie comunità scientifiche, sotto diversi nomi quali: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali. Trevor Hastie, Robert Tibshirani e Jerome H. Friedman 2001. Gli elementi di apprendimento statistico, Springer. ISBN 0-387-95284-5. Pedro Domingos settembre 2015, Il Maestro algoritmo, Il Saggiatore, ISBN 978-0-465-06570-7; Mehryar Mohri, Afshin Rostamizadeh, Ameet Talwalkar 2012. Fondamenti di Machine Learning, The MIT Press.

Elementi di Algebra Lineare Conoscenze e abilita' da acquisire: Lo scopo del corso è di introdurre gli studenti alla comprensione e alla reale capacità di utilizzo di strumenti di data mining e di metodi statistici per l’analisi dei dati. L'evoluzione storica fino al paradigma STAD. Prima di giungere alla prospettiva contemporanea e all'approccio utilizzato in questo corso, dove la metodologia Statistica si combina utilmente con la Tecnologia e l'Analisi dei Dati, facciamo una breve digressione sull'Evoluzione Storica della Disciplina. Il libro Data mining: pratici strumenti di apprendimento macchina e tecniche con Java che copre la maggior parte della macchina del materiale di apprendimento in origine doveva essere nominato solo machine learning pratico, e il termine di data mining è stato aggiunto solo per ragioni di marketing. Apprendimento statistico supervisionato e non supervisionato. Metodi automatici per la classificazione, inclusi metodi ad albero. Modelli lineari generalizzati cioé regressione logistica, di Poisson e di Cox Modelli a effetti casuali e a effetti misti lineari e nonlineari, Reti Bayesiane Bayesian Networks.

Genera dati per la classificazione binaria utilizzata in Hastie et al. 2009, Esempio 10.2. Le dieci funzioni sono gaussiane indipendenti standard e l'obiettivo y è definito. T. Hastie, R. Tibshirani e J. Friedman, "Elementi di apprendimento statistico Ed. 2 ", Springer, 2009. Esempi che utilizzano sklearn.datasets.make_hastie_10_2. Discreto. Descrizione. L'obiettivo di un sistema basato sull'apprendimento supervisionato è quello di produrre un'ipotesi induttiva ossia una funzione in grado di "apprendere" dai risultati forniti durante la fase di esempio e in grado di avvicinarsi a dei risultati desiderati per tutti gli esempi non forniti. Prerequisiti Elementi di base della statistica descrittiva, del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica Risultati di apprendimento previsti Conosc • Conoscenza e capacità di comprensione enza dei fondamenti statistico-probabilistici dell’apprendimento supervisionato, e dei principali modelli.

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