Tensor Decomposition For Big Data Analysis – prof. Alessandra Bernardi

Mathematics – sede di Trento · Università di Trento · esame facoltativo · Mathematics and Statistics for Life and Social Sciences · 6 CFU · canale unico

Libri del canale

Tensor Decomposition For Big Data Analysis 6 CFU

ABProf. Alessandra Bernardi Canale unico

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Tensors

Applications – Landsberg Graduate Studies in MathematicsVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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Landsberg – Geometry and applicationsVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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Michałek – Invitation to nonlinear algebraVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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Ballard – Tensor decompositions for data scienceVerificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Invitation to Nonlinear algebra, Mateusz Michalek, Bernd Sturmfels,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Tamara – Kolda Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Argomenti del programma: Il corso si articola in cinque parti principali. 1. Introduzione: decomposizioni, big data e applicazioni - Motivazione: compressione, riduzione della dimensionalità, estrazione di feature, separazione di segnali e interpretabilità. - Richiami di decomposizioni matriciali: QR, SVD, PCA e Nonnegative Matrix Factorization.

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Testi d'esame di Tensor Decomposition For Big Data Analysis del prof. Alessandra Bernardi, canale unico, corso di laurea in Mathematics – sede di Trento (Laurea magistrale (LM-40)), Università di Trento, esame facoltativo · Mathematics and Statistics for Life and Social Sciences · 6 CFU, a.a. 2026/2027. Libri adottati: Applications – Landsberg Graduate Studies in Mathematics; Landsberg – Geometry and applications; Michałek – Invitation to nonlinear algebra; Ballard – Tensor decompositions for data science.

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