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<p>Mi scuso per eventuali ricezioni multiple del messaggio che segue.<br>
Cordiali saluti<br>
f. de santis<br>
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DOTTORATO IN STATISTICA METODOLOGICA<br>
Dipartimento di Statistica Probabilita'<br>
e Statistiche Applicate.<br>
SAPIENZA, UNIVERSITA' DI ROMA<br>
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Nell'ambito delle attivita' didattiche del Dottorato di ricerca in<br>
Statistica Metodologica (Sapienza Universita' di Roma) il Prof. Larry Wasserman, della Carnegie Mellon University di Pittsburgh (USA) terra' un breve corso in STATISTICAL MACHINE LEARNING.<br>
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IL CORSO SI SVOLGERA' DAL 15 AL 18 GIUGNO 2009 PRESSO IL DIPARTIMENTO DI STATISTICA, PROBABILITA' E STATISTICHE APPLICATE,<br>
SALA 34, 4 PIANO DELLA FACOLTA'.<br>
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ORARIO:<br>
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Lunedi' 15 giugno 09 ore 15:00 -17:00<br>
Martedi' 16 giugno 09 ore 15:00 -17:00<br>
Mercoledi' 17 giugno 09 ore 15:00 -17:00<br>
Giovedi' 18 giugno 09 ore 15:00 -17:00<br>
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TUTTI GLI INTERESSATI A PARTECIPARE AL CORSO SONO PREGATI DI INVIARE UN EMAIL A:<br>
isabella.verdinelli@uniroma1.it<br>
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DESCRIZIONE DEL CORSO:<br>
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"STATISTICAL MACHINE LEARNING" is a short course in machine learning,<br>
assuming students have basic knowledge of Statistical Inference. The<br>
term “Statistical” in the title reflects the emphasis on Statistical Analysis and Methodology, which is the predominant approach in modern machine learning.<br>
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The course combines methodology with theoretical foundations. It is<br>
intended for students who want to practice the “art” of designing good learning algorithms, and also understand the “science” of analyzing an algorithm’s statistical properties and performance guarantees.<br>
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Theorems are presented together with practical aspects of methodology<br>
and intuition to help students develop tools for selecting appropriate methods and approaches to problems in their own research. The course includes topics in statistical theory that are now becoming important for researchers in machine learning, including consistency, minimax estimation, and concentration of measure.<br>
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CORDIALI SALUTI<br>
FULVIO DE SANTIS</body></html>