Università degli Studi di Napoli Federico II
Scuola Politecnica e delle Scienze di Base
Dipartimento di Matematica e Applicazioni "Renato Caccioppoli"
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Corsi di Studio in Matematica
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Metodi Numerici per il Datamining

Crediti: 6.

Settore scientifico-disciplinare: MAT/08 Analisi Numerica.

Obiettivi formativi: Il corso intende fornire strumenti e metodologie numeriche per l'analisi di grandi moli di dati (Big data analytics) e l'estrazione di informazioni da essi (datamining). Un aspetto centrale del corso è lo studio di modelli matematici ed di algoritmi numerici per il trattamento dei dati, la classificazione ed il clustering.

Risultati dell'apprendimento attesi: Al termine dell'insegnamento, lo studente deve dimostrare di

Programma: Analisi di dati attraverso la fattorizzazione SVD della matrice di covarianza (Principal Component Analysis PCA) e algoritmo PCA. Clustering e principali algoritmi di clustering: k-means e k-medoids. Metodi numerici per il datamining e il machine learning, la metodologia del linear discriminant analysis. Cenni alle reti neurali artificiali: le self-organization maps. Algoritmi numerici di classificazione, le Support Vector Machine, il metodo di Nearest Neighbors, algoritmo di Learning Vector Quantization. Metodi numerici per problemi di identificazione. Rappresentazione dei dati nel caso di problemi di regressione lineare statica, lineare dinamica e nel caso non lineare delle reti neurali. Il filtro di Kalman. Cenni ad algoritmi basati su metodi Monte Carlo (particle filter).

Propedeuticità: Nessuna.

Modalità dell'esame: Valutazione di un progetto sviluppato su temi introdotti nel corso, discussione e prova orale.

Risultati di apprendimento che si intende verificare: Padronanza delle conoscenze, chiarezza nell'esposizione, rigore nell'uso del linguaggio, familiarità con le nozioni acquisite.

Anno Accademico 2019/2020

Docente: Costantinos  SIETTOS .

Semestre: secondo.

Programma: consultare l'apposita pagina.

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