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Jolliffe – Principal Component Analysis

Libro adottato a Bari, Politecnico di Bari, a.a. 2026/2027 · 5 canali

«Jolliffe – Principal Component Analysis» è adottato per Fondamenti di Matematica per L'Analisi dei Dati Integrato con Metodi Numerici per la Bioinformatica dal prof. Nicoletta Del Buono (Bioinformatica – sede di Bari – Bari); per Metodi Numerici per la Bioinformatica dal prof. Nicoletta Del Buono (Bioinformatica – sede di Bari – Bari); per Statistical And Mathematical Methods For Artificial Intelligence dal prof. Marina Popolizio (Electronics Engineering – sede di Bari, Ingegneria Informatica (d.m. 270/04) – sede di Bari – Politecnico di Bari); per Metodi Numerici in Data Science dal prof. Flavia Esposito (Matematica – sede di Bari – Bari).

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Come lo indica il docente: I.T. Jolliffe, Principal Component Analysis, Second Edition, 2002, Springer https://link.springer.com/book/10.1007/b98835 · Jolliffe I. Principal Component Analysis (2ed., Springer, 2002) · I.T. Jolliffe, Principal Component Analysis, Second Edition, Springer, 2002

Titolo
Principal component analysis
Autori
Ian T. I. T. Jolliffe Jolliffe
Editore
Springer, 2004
ISBN
9780387954424

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Programma e testi di ogni canale

Fondamenti di Matematica per L'Analisi dei Dati Integrato con Metodi Numerici per la Bioinformatica – Prof. Nicoletta Del Buono Canale unico

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Metodi Numerici per la Bioinformatica – Prof. Nicoletta Del Buono Canale unico

Corso di laurea: Bioinformatica – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-8) · 1º anno · 1º semestre · Bioinformatica/biologico · 6 CFU

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Statistical And Mathematical Methods For Artificial Intelligence – Prof. Marina Popolizio Canale unico

Corso di laurea: Electronics Engineering – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-29) · esame facoltativo · 6 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Electronics Engineering – sede di Bari · 2º anno · 1º semestre ›

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Statistical And Mathematical Methods For Artificial Intelligence – Prof. Marina Popolizio Canale unico

Corso di laurea: Ingegneria Informatica (d.m. 270/04) – sede di Bari · Laurea magistrale (LM-32) · 1º anno · 1º semestre · Artificial Intelligence and Data Science · 6 CFU

Politecnico di Bari · Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione · 6 CFU · apri nel catalogo · Ingegneria Informatica (d.m. 270/04) – sede di Bari · 1º anno · 1º semestre ›

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Metodi Numerici in Data Science – Prof. Flavia Esposito Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Bari · Laurea triennale (L-35) · esame facoltativo · 6 CFU

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

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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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