Tensor Decomposition For Big Data Analysis – Trento

Università di Trento · Dipartimento di Matematica · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Alessandra Bernardi Canale unico

Corso di laurea: Mathematics – sede di Trento · Laurea magistrale (LM-40) · esame facoltativo · Mathematics and Statistics for Life and Social Sciences · 6 CFU

Trento · Dipartimento di Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Mathematics – sede di Trento · 2º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 4 testi · da studiare tutti

Tensors

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Michałek – Invitation to nonlinear algebra Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Ballard – Tensor decompositions for data science Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

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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