Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Idioma: italiano
Editorial: Independently Published Jun 2026, 2026
- Tapa blanda
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Neuware - L'algebra lineare è una materia fondamentale che costituisce il linguaggio formale della scienza dei dati e della modellizzazione statistica contemporanea. In un panorama tecnologico dominato dall'elaborazione di dataset multidimensionali, la comprensione profonda delle strutture algebriche non è più un mero requisito teorico, ma una necessità metodologica per garantire la robustezza e l'efficacia degli algoritmi di apprendimento automatico.Questo volume offre una trattazione sistematica e rigorosa dei principi dell'algebra lineare, strutturata per rispondere alle esigenze computazionali della Data Science e del Machine Learning. Il percorso didattico si snoda attraverso una progressione logica che parte dall'aritmetica delle matrici e dei tensori per giungere alle tecniche avanzate di decomposizione spettrale e calcolo tensoriale.I nostri nuclei tematici: - Fondamenti e Strutture: Spazi vettoriali, indipendenza lineare, basi e trasformazioni matriciali intese come operatori di informazione.- Analisi Spettrale e Riduzione della Dimensionalità Una disamina approfondita di autovalori, autovettori e della Singular Value Decomposition (SVD) come strumenti cardine per l'estrazione di feature e la compressione dei dati.- Ottimizzazione e Minimi Quadrati: L'applicazione delle proiezioni ortogonali e del calcolo matriciale alla risoluzione di problemi di regressione e alla minimizzazione delle funzioni di costo.- Algebra Lineare Applicata: L'integrazione strutturale del calcolo matriciale nelle reti neurali profonde e l'analisi della stabilità numerica per l'implementazione di sistemi su larga scala.…
N° de ref. del artículo 9798183645354
- Título
- Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
- Autor
- Federico Caboni
- Editorial
- Independently Published Jun 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- italiano
- ISBN 13
- 9798183645354
- Peso del artículo
- 235 gramos
- Dimensiones
- 229x152x9 mm
L'algebra lineare è una materia fondamentale che costituisce il linguaggio formale della scienza dei dati e della modellizzazione statistica contemporanea. In un panorama tecnologico dominato dall'elaborazione di dataset multidimensionali, la comprensione profonda delle strutture algebriche non è più un mero requisito teorico, ma una necessità metodologica per garantire la robustezza e l’efficacia degli algoritmi di apprendimento automatico.
Questo volume offre una trattazione sistematica e rigorosa dei principi dell’algebra lineare, strutturata per rispondere alle esigenze computazionali della Data Science e del Machine Learning. Il percorso didattico si snoda attraverso una progressione logica che parte dall'aritmetica delle matrici e dei tensori per giungere alle tecniche avanzate di decomposizione spettrale e calcolo tensoriale.
I nostri nuclei tematici:
-
Fondamenti e Strutture: Spazi vettoriali, indipendenza lineare, basi e trasformazioni matriciali intese come operatori di informazione.
-
Analisi Spettrale e Riduzione della Dimensionalità: Una disamina approfondita di autovalori, autovettori e della Singular Value Decomposition (SVD) come strumenti cardine per l'estrazione di feature e la compressione dei dati.
-
Ottimizzazione e Minimi Quadrati: L’applicazione delle proiezioni ortogonali e del calcolo matriciale alla risoluzione di problemi di regressione e alla minimizzazione delle funzioni di costo.
-
Algebra Lineare Applicata: L’integrazione strutturale del calcolo matriciale nelle reti neurali profonde e l’analisi della stabilità numerica per l’implementazione di sistemi su larga scala.
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