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  1. Statistical Learning
  2. Summary
Unità didattica Course full name
Statistical Learning
Course ID number
2324-2-F8204B018-F8204B033M
Course summary SYLLABUS

Blocks

Back to Data Science M

Course Syllabus

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Obiettivi formativi

Il corso si pone come obiettivo l'acquisizione delle principali tecniche di statistical learning (SL) e la loro implementazione nell’ambiente di programmazione R. Durante il corso verrà data particolare enfasi alla algorithmic modeling culture, prestando anche attenzione alla stima dell'incertezza nelle previsioni.

Alla fine del corso lo studente sarà in grado di affrontare applicazioni complesse.

Contenuti sintetici

Algoritmi/modelli: metodi basati sugli alberi.
Previsione: stima dell'incertezza.
Un nuovo paradigma: reinforcement learning.
Un problema in SL: p>>n

Programma esteso

Algoritmi/modelli: metodi basati sugli alberi.

  • Alberi decisionali
  • Bagging
  • Random forests
  • Boosting e alberi additivi
  • Ensemble learning

Forecasting: uncertainty estimation.

  • Conformal prediction: una introduzione

A new paradigm: reinforcement learning.

  • Markov decision process
  • Policy search
  • Q-learning

Un problema in SL: p>>n

  • Quando p è molto maggiore di n
  • Sure Indipendent Screaning (SIS)

Prerequisiti

Si consiglia la conoscenza degli argomenti trattati negli insegnamenti di “Probabilità e Statistica Computazionale M”, “Statistica
Avanzata M” e del modulo “Data Mining” dell’insegnamento “Data Science M”.

Metodi didattici

Lezioni sfrontali e di laboratorio.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame scritto.

Testi di riferimento

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman (2017) The Elements of Statistical Learning. Springer.
D. Efron, T. Hastie (2016) Computer-Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press.

Altro materiale verrà suggerito durante il corso.

Periodo di erogazione dell'insegnamento

Primo semestre, secondo ciclo.

Lingua di insegnamento

Le lezioni saranno svolte in italiano. Il materiale e i libri di testo sono in Inglese.
Le lezioni potranno essere svolte in inglese se si rendesse necessario.

Sustainable Development Goals

ISTRUZIONE DI QUALITÁ
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Learning objectives

The course aims to acquire the main techniques of statistical learning (SL) and their implementation in the R programming environment. During the course, emphasis will be placed on the algorithmic modelling culture, while also paying attention to the estimation of uncertainty in predictions.

By the end of the course, the student will be able to deal with complex applications.

Contents

Algorithms/models: tree-based methods.
Forecasting: uncertainty estimation.
A new paradigm: reinforcement learning.
An SL problem: p>>n

Detailed program

Algorithms/models: tree-based methods.

  • Decision trees
  • Bagging
  • Random forests
  • Boosting and additive trees
  • Ensemble learning

Forecasting: uncertainty estimation

  • Conformal prediction: an introduction

A new paradigm: reinforcement learning.

  • Markov decision process
  • Policy search
  • Q-learning

An SL problem: p>>n

  • When p is much greater than n
  • Sure Independent Screaning (SIS)

Prerequisites

Knowledge of topics covered in the courses Probability and Statistics M, Advanced Statistics M and Data Mining (module of Data Science M) is highly recommended.

Teaching methods

Lessons are taught in classroom and lab.

Assessment methods

Written exam.

Textbooks and Reading Materials

T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman (2017) The Elements of Statistical Learning. Springer.
D. Efron, T. Hastie (2016) Computer-Age Statistical Inference: Algorithms, Evidence, and Data Science. Cambridge University Press.

Further readings will be suggested during the course.

Semester

First semester, second cycle.

Teaching language

The lessons are held in Italian, but the materials and textbooks are in English.
Lessons can be conducted in English if necessary.

Sustainable Development Goals

QUALITY EDUCATION
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Key information

Field of research
SECS-S/01
ECTS
6
Term
First semester
Activity type
Mandatory to be chosen
Course Length (Hours)
42
Degree Course Type
2-year Master Degreee
Language
Italian

Enrolment methods

Manual enrolments
Guest access

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