CFU: 6
Programma
- Tipi di dati (data zoo), in particolare dati temporali e
spaziali
- Richiami su spazi topologici, spazi lineari, matrici, grafi
- Strutture metriche e topologiche: principali distanze
(inclusa Mahalanobis), dissimilarità ( e.g. divergenza KL e simili)
- Riduzione della complessità dei dati: cluster analysis,
analisi discriminante lineare e non, analisi dei fattori
- Riduzione della dimensionalità: PCA, mapper e proiezioni,
kernel tricks
- Reti complesse, grafi aleatori, modelli di Erdos-Renyi, configuration
models, exponential random graphs e
grand ensamble.
Nove ore saranno dedicate all'utilizzo del software R.