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  5. A.A. 2024-2025
  6. 2nd year
  1. Statistical Learning
  2. Summary
Unità didattica Course full name
Statistical Learning
Course ID number
2425-2-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.

Il corso contribuisce al raggiungimento degli obiettivi formativi nell’area di apprendimento del CdS: “Statistica”.

Contenuti sintetici

Gli argomenti principali sono:

  • Metodi basati sugli alberi e aspetti computazioni.
  • Deep Learning per dati non strutturati.
  • Stima dell'incertezza.

Programma esteso

Metodi basati sugli alberi.

  • Alberi decisionali: classificazione e regressione.
  • Bagging.
  • Random forests.
  • Boosting e alberi additivi.
  • Ensemble learning.
    Focus: algoritmo gradient boosting.

**Deep learning

  • Neural networks.
  • Convolutional neural networks.
  • Recurrent neural networks.

Uncertainty estimation.

  • Conformal prediction.

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

Le lezioni si svolgono sia in aula che in laboratorio, integrando aspetti di carattere teorico con quelli pratico-applicativi di analisi dei dati e di programmazione in R.

Le 47 ore di didattica saranno così suddivise:

  • 35 ore di lezione svolte in modalità erogativa in presenza;
  • 12 ore di attività di laboratorio svolte in modalità interattiva da remoto.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame si compone di un esame scritto/pratico da svolgere in laboratorio.

(32 punti su 32) Prova scritta a domande aperte e chiuse, in cui vengono valutati gli aspetti teorici del corso. Saranno inoltre presenti domande da svolgere in R.

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.
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville (2016) Deep Learning. MIT Press.
F. Chollet, J.J. Allaire (2018) Deep Learning with R. Manning.

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.

The course contributes to the achievement of the learning objectives in the subject area of the MSc: "Statistics".

Contents

Main subjects are:

  • Tree-based methods and computational aspects.
  • Deep Learning for unstructured data.
  • Uncertainty estimation.

Detailed program

Tree-based methods.

  • Decision trees: classification and regression.
  • Bagging.
  • Random forests.
  • Boosting and additive trees.
  • Ensemble learning
    Focus: gradient boosting algorithm.

**Deep learning

  • Neural networks.
  • Convolutional neural networks.
  • Recurrent neural networks.

Uncertainty estimation.

  • Conformal prediction.

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 held both in classroom and in lab, integrating theoretical principles with practicals aspects of data analysis and programming in R.

The 47 hours of teaching are organized as follows:

  • 35 hours of lectures, in person;
  • 12 hours of laboratory activities conducted interactively and remotely.

Assessment methods

The examination consists of a written/practical examination to be conducted in the laboratory.

(32 points out of 32) Written examination with open and closed questions, in which the theoretical aspects of the course are assessed. There will also be questions to be completed in R.

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.
I. Goodfellow, Y. Bengio, A. Courville (2016) Deep Learning. MIT Press.
F. Chollet, J.J. Allaire (2018) Deep Learning with R. Manning.

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.

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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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