Data Science con MATLAB seconda edizione

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Questo GitHub repository contiene i datasets (in formato xlsx, csv e mat) e tutto il codice con gli esempi e le figure contenute nel libro:

Riani, M., Corbellini, A., Morelli, G., Laurini, F., Proietti, T., Fibbi, E., Perrotta, D. e Torti, F. (2023). Data Science con MATLAB, seconda edizione, Giappicchelli Editore.

1. Indice
2. Prefazione
3. Software e materiale di corredo
4. Come mantenere vivo il progetto

Tutti gli esempi sono stati testati con MATLAB ver. 2023b, ma sono retrocompatibili con la versione 2022a.

I seguenti collegamenti puntano alle risorse del capitolo di interesse (tra parentesi è riportato il nome della cartella che contiene i file).

1. Introduzione all’utilizzo di MATLAB e alla gestione dei dati (capStruttureDati)
2. Algebra lineare di base (capAlgebraBase)
3. Analisi esplorative dei dati e tabelle pivot (capUnivariate)
4. Importazione dei dati dal mondo web (in tempo reale) (capImportazioni)
5. Variabili casuali: densità,e distribuzioni e stime dei parametri (capDistribuzioni)
6. I trattamenti preliminari dei dati (capPreliminari)
7. La relazione tra le variabili quantitative: correlazione e cograduazione (capCorrCograd)
8. L’associazione (capAssociazione)
9. Le rappresentazioni grafiche (capGraficiMult)
10. Algebra lineare avanzata (capAlgebra)
11. Le distanze e gli indici di similarità (capDistanze)
12. La riduzione delle dimensioni ( capComponentiPrincipali)
13. L’analisi delle corrispondenze (capCorrispondenze)
14. Cluster analysis (capClustering)
15. Analisi delle serie storiche (capSerieTemporali)

Prerequisiti:

Si legga questa guida che illustra gli step per avere un ambiente MATLAB configurato correttamente per eseguire gli esempi del libro.

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