Praktyczna algebra liniowa dla analityków danych : od podstawowych koncepcji do użytecznych aplikacji w Pythonie / Mike Cohen ; przekład, Filip Kamiński.

Format:

Book

Author/Creator:

Cohen, Mike X., 1979- author.

Contributor:

Kamiński, Filip, translator.

Standardized Title:

Practical linear algebra for data science. Polish

Language:

Polish

Subjects (All):

Algebras, Linear--Data processing.

Algebras, Linear.

Python (Computer program language).

Physical Description:

1 online resource (288 pages) : illustrations

Edition:

[First edition].

Place of Publication:

Gliwice : Helion, [2024]

Summary:

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.

Notes:

OCLC-licensed vendor bibliographic record.

ISBN:

9788328902619

OCLC:

1438978838