Show simple item record

dc.contributor.advisorOttaviani, Ennio <1958>
dc.contributor.authorBianchi, Letizia <1998>
dc.date.accessioned2024-02-29T15:30:23Z
dc.date.available2024-02-29T15:30:23Z
dc.date.issued2024-02-26
dc.identifier.urihttps://unire.unige.it/handle/123456789/7747
dc.description.abstractLo scopo di questa tesi è quello di analizzare un algoritmo di riduzione dimensionale, UMAP. Nel primo capitolo verranno introdotte le principali tecniche di riduzione dimensionale con particolare attenzione al concetto di Manifold Learning. Nel secondo capitolo saranno discusse le basi matematiche topologiche su cui si fonda questo algoritmo, fino ad arrivare alla sua struttura. Si passerà nel terzo capitolo ad alcune applicazioni dell'algoritmo stesso.it_IT
dc.description.abstractThe purpose of this thesis is to analyze a dimensional reduction algorithm, UMAP. The first chapter will introduce the main techniques of dimensional reduction with particular attention to the concept of Manifold Learning. In the second chapter will be discussed the mathematical topological bases on which this algorithm is based, up to its structure. We will pass in the third chapter to some applications of the algorithm itself.en_UK
dc.language.isoit
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.titleMetodi per la riduzione della dimensionalità basati sull'apprendimento statistico: l'algoritmo UMAPit_IT
dc.title.alternativeMethods for dimensionality reduction based on statistical learning: the UMAP algorithmen_UK
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.publisher.nameUniversità degli studi di Genova
dc.date.academicyear2022/2023
dc.description.corsolaurea8760 - MATEMATICA
dc.description.area7 - SCIENZE MAT.FIS.NAT.
dc.description.department100021 - DIPARTIMENTO DI MATEMATICA


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record