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Appunti di Statistica (statistical learning)
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Riassunto AI · si legge in un minuto
Statistical learning divide i metodi in supervisionati e non supervisionati. Nella prima area, si utilizzano variabili dipendenti target per prevedere altre variabili esplicative, con tecniche che possono essere semplici o complesse. Nella seconda area, si esplorano dati senza una variabile target, cercando strutture e gruppi. Si appliceranno questi metodi a dataset reali come wage, Smarket, portafoglio azionario e rating paese. Le tecniche supervisionate prevedono la dipendente basandosi su variabili esplicative, mentre non supervisionate riducono dimensioni dei dati o classificano unità statistiche in gruppi omogenei.
Leggi il riassunto completo
- Metodi supervisionati e non supervisionati: differenziazione basata sulla presenza di una variabile target
- Tecniche supervisionate per prevedere la variabile dipendente, con analisi descrittiva e costruzione di modelli complessità controllata
- Dataset reali utilizzati in R (ISLR e pacchetti base), esempi come wage e Smarket
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