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Synopsis
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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Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. L'algebra lineare e 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 e piu un mero requisito teorico, ma una necessita 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 Dimensionalita 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 stabilita numerica per l'implementazione di sistemi su larga scala. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Seller Inventory # 9798183645354
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Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
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Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning (Paperback)
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Paperback. Condition: new. Paperback. L'algebra lineare e 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 e piu un mero requisito teorico, ma una necessita 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 Dimensionalita 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 stabilita numerica per l'implementazione di sistemi su larga scala. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Seller Inventory # 9798183645354
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Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
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Taschenbuch. Condition: Neu. 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. Seller Inventory # 9798183645354