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Gillis – Nonnegative Matrix Factorization

Libro adottato a Bari, a.a. 2026/2027 · 1 canale

«Gillis – Nonnegative Matrix Factorization» è adottato per Metodi Numerici in Data Science dal prof. Flavia Esposito (Matematica – sede di Bari – Bari).

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Come lo indica il docente: N. Gillis. Nonnegative Matrix Factorization, SIAM, 2020

Titolo
Nonnegative matrix factorization
Autori
Nicolas Gillis
Editore
Siam, 2021
ISBN
9781611976403

Chi lo adotta

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: -Introduzione ai metodi di fattorizzazione per la Data Science. Algebra Lineare e apprendimento da dati strutturati. Rappresentazione di dati attraverso vettori e matrici. Decomposizione a valori singolari di una matrice di dati. Proprietà dei vettori singolari destri e sinistri e loro relazione con gli spazi vettoriali fondamentali generati da una matrice di dati. L’importanza della SVD nella Data Science: esempi.

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