{"product_id":"algebra-lineare-per-data-science-e-machine-learning-9798183645354","title":"Algebra Lineare per Data Science e Machine Learning","description":"\u003cp\u003e • Author(s): Federico Caboni\u003cbr\u003e • Publisher: Independently Published\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Independently Published\u003cbr\u003e • BISAC: General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eL'algebra lineare \u003c\/b\u003e� una materia fondamentale che costituisce \u003cb\u003eil linguaggio formale della scienza dei dati \u003c\/b\u003ee della modellizzazione statistica contemporanea. In un panorama tecnologico dominato dall'elaborazione di dataset multidimensionali, la comprensione profonda delle strutture algebriche non � pi� un mero requisito teorico, ma una necessit� metodologica per garantire la robustezza e l'efficacia degli algoritmi di apprendimento automatico.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eQuesto volume offre una trattazione sistematica e rigorosa dei\u003cb\u003e principi dell'algebra lineare\u003c\/b\u003e, strutturata per rispondere alle esigenze computazionali della \u003cb\u003eData Science e del Machine Learning\u003c\/b\u003e. 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.\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eI nostri nuclei tematici: \u003c\/b\u003e\u003c\/p\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eFondamenti e Strutture: \u003c\/b\u003e Spazi vettoriali, indipendenza lineare, basi e trasformazioni matriciali intese come operatori di informazione.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAnalisi Spettrale e Riduzione della Dimensionalit� \u003c\/b\u003e 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.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eOttimizzazione e Minimi Quadrati: \u003c\/b\u003e L'applicazione delle proiezioni ortogonali e del calcolo matriciale alla risoluzione di problemi di regressione e alla minimizzazione delle funzioni di costo.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAlgebra Lineare Applicata: \u003c\/b\u003e L'integrazione strutturale del calcolo matriciale nelle reti neurali profonde e l'analisi della stabilit� numerica per l'implementazione di sistemi su larga scala.\u003c\/p\u003e\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e","brand":"Independently Published","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":48214221488279,"sku":"9798183645354","price":1684.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9798183645354.webp?v=1788729062","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/algebra-lineare-per-data-science-e-machine-learning-9798183645354","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}