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.
- Indice
- Prefazione
- Software e materiale di corredo
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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).
- Introduzione all’utilizzo di MATLAB e alla gestione dei dati (capStruttureDati)
- Algebra lineare di base (capAlgebraBase)
- Analisi esplorative dei dati e tabelle pivot (capUnivariate)
- Importazione dei dati dal mondo web (in tempo reale) (capImportazioni)
- Variabili casuali: densità,e distribuzioni e stime dei parametri (capDistribuzioni)
- I trattamenti preliminari dei dati (capPreliminari)
- La relazione tra le variabili quantitative: correlazione e cograduazione (capCorrCograd)
- L’associazione (capAssociazione)
- Le rappresentazioni grafiche (capGraficiMult)
- Algebra lineare avanzata (capAlgebra)
- Le distanze e gli indici di similarità (capDistanze)
- La riduzione delle dimensioni ( capComponentiPrincipali)
- L’analisi delle corrispondenze (capCorrispondenze)
- Cluster analysis (capClustering)
- 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.
Per segnalare errori tipografici, inesattezze e modifiche si prega di usare il pulsante Issues
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