Algebra lineare con apprendimento automatico e dati

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Titolo originale:

Linear Algebra with Machine Learning and Data

Contenuto del libro:

Questo libro approfondisce diversi argomenti chiave dell'algebra lineare applicati all'analisi dei dati e al data mining. Il libro offre un approccio basato su casi di studio in cui ogni caso è basato su un'applicazione reale.

Questo testo è pensato per essere utilizzato per un secondo corso sulle applicazioni dell'algebra lineare all'analisi dei dati, con un capitolo supplementare sugli alberi decisionali e le loro applicazioni nell'analisi di regressione. Il testo può essere considerato in due categorie generali di analisi dei dati, diverse ma sovrapposte: clustering e interpolazione. La conoscenza delle tecniche matematiche relative all'analisi dei dati e l'esposizione all'interpretazione dei risultati in un contesto di analisi dei dati sono particolarmente preziose per gli studenti di matematica.

Ogni capitolo di questo testo illustra al lettore diversi casi di studio rilevanti, utilizzando dati reali. Tutti i set di dati, così come la sintassi di Python e R, sono forniti al lettore tramite link alla documentazione di Github.

Ogni capitolo è seguito da una breve serie di esercizi in cui gli studenti sono incoraggiati a utilizzare la tecnologia per applicare la loro crescente conoscenza dell'algebra lineare applicata all'analisi dei dati. Si presuppone una conoscenza di base dei concetti di un primo corso di algebra lineare, tuttavia una panoramica dei concetti chiave è presentata nell'introduzione e, se necessario, nel corso del testo.