O'Reilly Media Практическая линейная алгебра для Data Science: Основные концепции и применение с Python

Если вы хотите работать в вычислительных или технических областях, вам необходимо освоить линейную алгебру. Это изучение матриц и операций над ними является математической основой для большинства алгоритмов и анализов, используемых в компьютерах.

Эта практическая книга Майка X Кохена охватывает основные концепции линейной алгебры, реализованные в Python, и показывает, как они используются в науке о данных, машинном обучении, глубоких нейросетях, вычислительных симуляциях и обработке биомедицинских данных.

С помощью знаний из этой книги вы сможете понять, внедрить и адаптировать множество современных методов анализа и алгоритмов.

Книга ideal для практиков и студентов, использующих компьютерные технологии и алгоритмы, и включает в себя:

• Интерпретации и применения векторов и матриц
• Матрицная арифметика (разные умножения и преобразования)
• Независимость, ранг и обратные матрицы
• Важные разложения, используемые в прикладной линейной алгебре (включая LU и QR)
• Собственные разложения и разложение сингулярных значений
• Примеры применения, включая наименьшие квадраты и анализ главных компонент