Argomenti del programma: 1. Numerical Linear Algebra Tools Singular value decomposition, principal components and best low rank matrix. Eigenvalues. Least square methods. QR factorization. Toeplitz matrices and shift invariant filters. Convolution. Randomized SVD 2. Automatic differentiation Wenger list, Direct Acyclic Graphs, Forward mode of AD Dual numbers Backward mode of AD 3.

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Testi d'esame di Numerical Analysis For Machine Learning del prof. Edie Miglio, canale unico, corso di laurea in High Performance Computing Engineering (Laurea triennale), Politecnico di Milano, esame facoltativo · 055697 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Strang – Linear Algebra and Learning from Data; Nocedal – Numerical Optimization; Griewank – Evaluating Derivatives; Goodfellow – Deep Learning; Mathematical Approach – Anno.

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