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In questo capitolo scoprirai gli oggetti fondamentali dell'algebra lineare, come vettori e matrici. Capirai perché sono importanti e come interagiscono tra loro.
Molti algoritmi di Machine Learning si riducono a risolvere un'equazione matrice-vettore. In questo capitolo vedrai che cosa vogliono ottenere le equazioni matrice-vettore e come risolverle in R.
Le operazioni con le matrici sono complesse. Le analisi di autovalori/autovettori permettono di scomporre queste operazioni in parti più semplici, utili per il riconoscimento di immagini, l'analisi genomica e molto altro!
Il “Big Data” è onnipresente nella data science e nelle sue applicazioni. Tuttavia, la ridondanza in questi insiemi di dati può creare problemi. In questo capitolo vedremo la principal component analysis e come può essere usata per la riduzione della dimensionalità.
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