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Sinossi
From Gilbert Strang, the first textbook that teaches linear algebra together with deep learning and neural nets.
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Informazioni sull'autore
Gilbert Strang has been teaching Linear Algebra at Massachusetts Institute of Technology (MIT) for over fifty years. His online lectures for MIT's OpenCourseWare have been viewed over three million times. He is a former President of the Society for Industrial and Applied Mathematics and Chair of the Joint Policy Board for Mathematics. Professor Strang is author of twelve books, including the bestselling classic Introduction to Linear Algebra (2016), now in its fifth edition.
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Linear Algebra and Learning from Data
Editore:
Wellesley-Cambridge Press (edition First Edition), 2019
ISBN 10: 0692196382
ISBN 13: 9780692196380
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Da: BooksRun, Philadelphia, PA, U.S.A.
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Hardcover. Condizione: Very Good. First Edition. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Codice articolo 0692196382-8-1
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Linear Algebra and Learning from Data
Editore:
Wellesley-Cambridge Press, 2019
ISBN 10: 0692196382
ISBN 13: 9780692196380
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Da: Better World Books, Mishawaka, IN, U.S.A.
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Condizione: Good. Pages intact with minimal writing/highlighting. The binding may be loose and creased. Dust jackets/supplements are not included. Stock photo provided. Product includes identifying sticker. Better World Books: Buy Books. Do Good. Codice articolo 39524218-6
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Linear Algebra and Learning from Data
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Wellesley-Cambridge Press (edition First Edition), 2019
ISBN 10: 0692196382
ISBN 13: 9780692196380
Antico o usato
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Prima edizione
Da: BooksRun, Philadelphia, PA, U.S.A.
Valutazione del venditore 5 su 5 stelle
Hardcover. Condizione: Very Good. First Edition. It's a well-cared-for item that has seen limited use. The item may show minor signs of wear. All the text is legible, with all pages included. It may have slight markings and/or highlighting. Codice articolo 0692196382-11-1
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Linear Algebra and Learning from Data
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Wellesley-Cambridge Press,U.S., 2019
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ISBN 13: 9780692196380
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Da: World of Books (was SecondSale), Montgomery, IL, U.S.A.
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Hardback. Condizione: Good. Linear algebra and the foundations of deep learning, together at last From Professor Gilbert Strang, acclaimed author of Introduction to Linear Algebra, comes Linear Algebra and Learning from Data, the first textbook that teaches linear algebra together with deep learning and neural nets. This readable yet rigorous textbook contains a complete course in the linear algebra and related mathematics that students need to know to get to grips with learning from data. Included are: the four fundamental subspaces, singular value decompositions, special matrices, large matrix computation techniques, compressed sensing, probability and statistics, optimization, the architecture of neural nets, stochastic gradient descent and backpropagation. Codice articolo 00109056311
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Linear Algebra and Learning from Data
Editore:
Wellesley-Cambridge Press, 2019
ISBN 10: 0692196382
ISBN 13: 9780692196380
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Condizione: very_good. Fast Free Shipping â" Very Good condition book with a firm cover and clean pages. Shows normal use and some light wear or limited notes markings. A solid, nice copy to enjoy. Codice articolo GWV.0692196382.VG
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Da: World of Books Inc, Montgomery, IL, U.S.A.
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Hardback. Condizione: Good. Linear algebra and the foundations of deep learning, together at last From Professor Gilbert Strang, acclaimed author of Introduction to Linear Algebra, comes Linear Algebra and Learning from Data, the first textbook that teaches linear algebra together with deep learning and neural nets. This readable yet rigorous textbook contains a complete course in the linear algebra and related mathematics that students need to know to get to grips with learning from data. Included are: the four fundamental subspaces, singular value decompositions, special matrices, large matrix computation techniques, compressed sensing, probability and statistics, optimization, the architecture of neural nets, stochastic gradient descent and backpropagation. Codice articolo CIN0692196382G
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