Прикладная линейная алгебра для исследователей данных
Линейная алгебра, предметом которой являются матрицы и операции на них, составляет математическую основу почти всех алгоритмов и методов анализа, реализованных в компьютерах. Но в учебниках десятилетней давности она преподносится без учета того, как профессионалы применяют линейную алгебру сегодня для решения реальных задач.
В книге рассказывается о ключевых концепциях линейной алгебры, реализованных на Python, и о том, как их использовать в науке о данных, машинном и глубоком обучении и вычислительном моделировании. Вооружившись этими знаниями, вы сможете понять, как внедрять и адаптировать под свои задачи целый ряд современных методов анализа и алгоритмов.
Книга идеально подходит специалистам по обработке данных, а также будет полезна студентам и широкому кругу разработчиков ПО.
Линейная алгебра для анализа данных на Python
Практическое применение линейной алгебры помогает работать с большими массивами данных и строить эффективные вычислительные решения. В книге рассматриваются методы работы с матрицами, векторами и многомерными данными, которые востребованы при разработке алгоритмов анализа данных и программ для машинного обучения.
Математические методы для машинного обучения
Изучение линейной алгебры особенно важно для специалистов, работающих с математическим моделированием, нейронными сетями и интеллектуальным анализом данных. Практические примеры на Python позволяют применять математические методы при обработке данных, оптимизации алгоритмов и решении прикладных задач исследователей данных.
