Esame: gruppo 3

Componenti: Anna Teresa e Francesca.

Task 1: Regressione.
Si scarichi il dataset Combined Cycle Power Plant Data Set, da questo link, si importino i dati in matlab/octave, si estragga dal dataset un set di training, uno di test, ed eventualmente uno di validazione, e si addestri un predittore efficiente mediante un metodo di regressione a scelta, valutandone la performance (per l'unico output, come specificato nella pagina di descrizione). Se ritenuto necessario, preprocessare i dati, per esempio mediante dimensionality reduction, withening, standardizzazione. 

Task 2: Classificazione.
Si scarichi il dataset  banknote authentication Data Set, da questo link, si importino i dati in matlab/octave, si estragga dal dataset un set di training, uno di test, ed eventualmente uno di validazione, e si addestri un classificatore efficiente mediante un metodo di classificazione a scelta, valutandone la performance. Il problema di classificazione è a due classi. Se ritenuto necessario, preprocessare i dati, per esempio mediante dimensionality reduction, withening, standardizzazione.