Opis: Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie - Mike Cohen

Pozornie nie dzieje się nic złego, jeśli inżynier lub analityk danych nie rozumie algebry liniowej. Może korzystać z już istniejących narzędzi i nie przejmować się szczegółami ich implementacji. Warto jednak dokładnie poznać algorytmy używane w nauce o danych i dostosować do swoich potrzeb istniejące metody obliczeniowe, tutaj więc nowoczesna algebra liniowa okazuje się nieodzowna. Jeśli chcesz ją poznać w nowoczesnej, praktycznej formie, najlepiej posłużyć się kodem i zastosowaniem algebry liniowej w analizie danych czy symulacjach numerycznych.

To książka przeznaczona dla osób, które pracują ze zbiorami danych. Jest praktycznym przewodnikiem po koncepcjach algebry liniowej, pomyślanym tak, by ułatwić ich zrozumienie i zastosowanie w użytecznych obliczeniach. Poszczególne zagadnienia przedstawiono za pomocą kodu Pythona, wraz z przykładami ich wykorzystania w nauce o danych, uczeniu maszynowym, uczeniu głębokim, symulacjach i przetwarzaniu danych biomedycznych. Dzięki podręcznikowi nauczysz się arytmetyki macierzowej, poznasz istotne rozkłady macierzy, w tym LU i QR, a także rozkład według wartości osobliwych, zapoznasz się też z takimi zagadnieniami jak model najmniejszych kwadratów i analiza głównych składowych.

Szczegóły: Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie - Mike Cohen

Tytuł: Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie
Autor: Mike Cohen
Wydawnictwo: Helion
ISBN: 9788328902619
Tytuł oryginału: Practical Linear Algebra for Data Science: From Core Concepts to Applications Using Python
Tłumacz: Kamiński Filip
Języki: polski
Rok wydania: 2023
Ilość stron: 288
Format: 16.5x23.5cm
Oprawa: Miękka
Waga: 0.53 kg

Recenzje: Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych Od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie - Mike Cohen