Articoli correlati a Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Sinossi
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.
Le informazioni nella sezione "Riassunto" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
Risultati della ricerca per Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning (Paperback)
Print on DemandDa: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: 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. Codice articolo 9798183645354
Compra nuovo
EUR 23,43
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.
Spedito in U.S.A.
Quantità: 1 disponibili
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Print on DemandDa: PBShop.store US, Wood Dale, IL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
PAP. Condizione: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Codice articolo L0-9798183645354
Compra nuovo
EUR 23,45
Spedizione gratuita
Spedito in U.S.A.
Spedito in U.S.A.
Quantità: Più di 20 disponibili
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning (Italian Edition)
Print on DemandDa: California Books, Miami, FL, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Condizione: New. Print on Demand. Codice articolo I-9798183645354
Compra nuovo
EUR 22,98
Spedizione EUR 2,68
Spedito in U.S.A.
Spedito in U.S.A.
Quantità: Più di 20 disponibili
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Print on DemandDa: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
PAP. Condizione: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Codice articolo L0-9798183645354
Compra nuovo
EUR 21,78
Spedizione EUR 3,93
Spedito da Regno Unito a U.S.A.
Spedito da Regno Unito a U.S.A.
Quantità: Più di 20 disponibili
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning (Paperback)
Print on DemandDa: CitiRetail, Stevenage, Regno Unito
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Paperback. Condizione: 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. Codice articolo 9798183645354
Compra nuovo
EUR 25,81
Spedizione EUR 44,18
Spedito da Regno Unito a U.S.A.
Spedito da Regno Unito a U.S.A.
Quantità: 1 disponibili
Foto dell'editore
Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germania
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Taschenbuch. Condizione: 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. Codice articolo 9798183645354
Compra nuovo
EUR 36,18
Spedizione EUR 35,00
Spedito da Germania a U.S.A.
Spedito da Germania a U.S.A.
Quantità: 2 disponibili