Questa repository è associata al corso Modelli Previsionali della Domanda e del Prezzo di EE e Gas.

I materiali delle lezioni consistono nell'adattamento del testo Azzalini, Scarpa (2012). Data Analysis and Data Mining: An Introduction

Nello specifico,

• Capitolo 3, Optimism, Conflicts, and Trade-offs
• Capitolo 4
  • Sez 4.6 Alberi di regressione
  • Sez 4.7 Introduzione alle reti neurali
• Capitolo 5
  • Sez 5.1 Previsione di variabili categoriali
  • Sez 5.9 bagging e foreste casuali.

Il codice R per riprodurre le esercitazioni pratiche è disponibile nei seguenti file. Un breve tutorial dettagliato è disponibile nel file LAB.md

.
├── dati.zip
├── lab1.R
├── lab2.R
├── LAB.md
└── README.md

• Libri
  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, and Friedman Jerome (2009). The elements of statistical learning. Vol. 1. 10. Springer series in statistics New York
  • Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani (2013). An introduction to statistical learning. Vol. 112. Springer
• Librerie R
  • caret, interfaccia unificata per diverse metodologie statistiche che include stima di alberi, modelli baggini e foreste casuali
  • keras interfaccia R alla libreria keras per la stima di reti neurali di diverso tipo.