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Scienza dei Dati attraverso Python. Apprendimento non Supervisionato: Tecniche di Riduzione delle Dimensioni. DATA SCIENCE
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- FormatePub
- ISBN8232611071
- EAN9798232611071
- Date de parution25/11/2025
- Protection num.pas de protection
- Infos supplémentairesepub
- ÉditeurDraft2Digital
Résumé
La scienza dei dati è il fondamento di tutto il machine learning e il futuro di tutti i processi decisionali complessi, combinando algoritmi matematici e tecniche di machine learning. La scienza dei dati fornisce la struttura necessaria per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale. Le tecniche statistiche supportano ampiamente gli algoritmi di data science. In questo libro, vengono sviluppate numerose tecniche di apprendimento non supervisionato da una prospettiva metodologica e pratica, con applicazioni che utilizzano il software Python.
Le tecniche di riduzione dimensionale: analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze semplici e analisi delle corrispondenze multiple vengono esplorate in profondità, sia da una prospettiva teorica che pratica.
Le tecniche di riduzione dimensionale: analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze semplici e analisi delle corrispondenze multiple vengono esplorate in profondità, sia da una prospettiva teorica che pratica.
La scienza dei dati è il fondamento di tutto il machine learning e il futuro di tutti i processi decisionali complessi, combinando algoritmi matematici e tecniche di machine learning. La scienza dei dati fornisce la struttura necessaria per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale. Le tecniche statistiche supportano ampiamente gli algoritmi di data science. In questo libro, vengono sviluppate numerose tecniche di apprendimento non supervisionato da una prospettiva metodologica e pratica, con applicazioni che utilizzano il software Python.
Le tecniche di riduzione dimensionale: analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze semplici e analisi delle corrispondenze multiple vengono esplorate in profondità, sia da una prospettiva teorica che pratica.
Le tecniche di riduzione dimensionale: analisi delle componenti principali, analisi fattoriale, analisi delle corrispondenze semplici e analisi delle corrispondenze multiple vengono esplorate in profondità, sia da una prospettiva teorica che pratica.
