Libri UniversitariApri il catalogo

Eldén – Matrix Methods in Data Mining and Pattern…

Libro adottato a Bari, Politecnico di Bari, a.a. 2026/2027 · 3 canali

«Eldén – Matrix Methods in Data Mining and Pattern…» è adottato per Metodi Matematici per L'Intelligenza Artificiale (Matematica – sede di Bari – Bari); per Metodi Numerici in Data Science (Trasformazione Digitale – sede di Bari – Politecnico di Bari); per Metodi Quantitativi per la Trasformazione Digitale dal prof. Tiziano Politi (Trasformazione Digitale – sede di Bari – Politecnico di Bari).

Eldén – Matrix Methods in Data Mining and Pattern…Cerca su Amazon ›

Come lo indica il docente: L. Eldén, Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition, SIAM 2007 · L.Elden, Matrix methods in Data Mining and Pattern Recognition, SIAM 2007

Titolo
Matrix methods in data mining and pattern recognition
Autori
Lars Elden
Editore
SIAM, 2019
ISBN
9781611975857

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Metodi Matematici per L'Intelligenza Artificiale Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-40) · 2º anno · 2º semestre · 6 CFU

Bari · Dipartimento di Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Matematica – sede di Bari · 2º anno · 2º semestre ›

Haykin – Neural NetworksCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Mitchell – Machine learningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Hastie – The Elements of Statistical LearningCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Eldén – Matrix Methods in Data Mining and Pattern…questo libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Paradigmi di apprendimento automatico e introduzione storica all’AI. Curse of dimensionality. Underfitting e overfitting. Teorema bias e varianza. Cross validation. Funzioni approssimanti. Proprietà di approssimazione universale di funzioni. Valutazione delle prestazioni di un algoritmo di AI.

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Metodi Numerici in Data Science Canale unico

Corso di laurea: Trasformazione Digitale – sede di Bari · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 9 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 9 CFU · apri nel catalogo · Trasformazione Digitale – sede di Bari · 1º semestre ›

Elden – Matrix methods in Data Mining and Pattern…questo libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Quarteroni – Introduzione al Calcolo ScientificoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Richiami di algebra lineare. Matrici. Vettori. Autovalori ed autovettori. Determinante di una matrice. Rango di una matrice. Approssimazione low-rank. Decomposizione ai valori singolari. PCA. Decomposizione CUR. Approssimazione ai minimi quadrati. La retta di regressione. Fattorizzazione QR. Approssimazione polinomiale ai minimi quadrati. Algoritmi di Clustering e di classificazione. Elementi di teoria dei grafi.

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Metodi Quantitativi per la Trasformazione Digitale – Prof. Tiziano Politi Canale unico

Corso di laurea: Trasformazione Digitale – sede di Bari · Laurea magistrale (LM Data) · 1º anno · 1º semestre · 15 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 15 CFU · apri nel catalogo · Trasformazione Digitale – sede di Bari · 1º anno · 1º semestre ›

Elden – Matrix methods in Data Mining and Pattern…questo libroCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Quarteroni – Introduzione al Calcolo ScientificoCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Richiami di algebra lineare. Matrici. Vettori. Autovalori ed autovettori. Determinante di una matrice. Rango di una matrice. Approssimazione low-rank. Decomposizione ai valori singolari. PCA. Decomposizione CUR. Approssimazione ai minimi quadrati. La retta di regressione. Fattorizzazione QR. Approssimazione polinomiale ai minimi quadrati. Algoritmi di Clustering e di classificazione. Elementi di teoria dei grafi.

Apri la scheda ufficiale ›
Aiutaci a tenerci aggiornati
Il prof ha indicato altri libri, pagine o modifiche? Scrivicelo.

Si studia insieme a