Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
Fessler, Jeffrey A.,Nadakuditi, Raj Rao
ISBN 10: 1009418149 ISBN 13: 9781009418140
Editore: Cambridge University Press, 2024
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Riassunto:
Master matrix methods via engaging data-driven applications, aided by classroom-tested quizzes, homework exercises and online Julia demos.
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Dati bibliografici
Titolo: Linear Algebra for Data Science, Machine ...
Casa editrice: Cambridge University Press
Data di pubblicazione: 2024
Legatura: hardcover
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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Cambridge University Press, 2024
ISBN 10: 1009418149
ISBN 13: 9781009418140
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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Cambridge University Press (edition 1), 2024
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Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing
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Buch. Condizione: Neu. Linear Algebra for Data Science, Machine Learning, and Signal Processing | Jeffrey A. Fessler (u. a.) | Buch | Englisch | 2024 | Cambridge University Pr. | EAN 9781009418140 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu. Codice articolo 128614717
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Buch. Condizione: Neu. Neuware -Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package. Students are introduced to matrices in two preliminary chapters, before progressing to advanced topics such as the nuclear norm, proximal operators and convex optimization. Highlighted applications include low-rank approximation, matrix completion, subspace learning, logistic regression for binary classification, robust PCA, dimensionality reduction and Procrustes problems. Extensively classroom-tested, the book includes over 200 multiple-choice questions suitable for in-class interactive learning or quizzes, as well as homework exercises (with solutions available for instructors). It encourages active learning with engaging 'explore' questions, with answers at the back of each chapter, and Julia code examples to demonstrate how the mathematics is actually used in practice. A suite of computational not Elektronisches Buch offers a hands-on learning experience for students. This is a perfect textbook for upper-level undergraduates and first-year graduate students who have taken a prior course in linear algebra basics. 431 pp. Englisch. Codice articolo 9781009418140
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Buch. Condizione: Neu. Neuware -Maximise student engagement and understanding of matrix methods in data-driven applications with this modern teaching package. Students are introduced to matrices in two preliminary chapters, before progressing to advanced topics such as the nuclear norm, proximal operators and convex optimization. Highlighted applications include low-rank approximation, matrix completion, subspace learning, logistic regression for binary classification, robust PCA, dimensionality reduction and Procrustes problems. Extensively classroom-tested, the book includes over 200 multiple-choice questions suitable for in-class interactive learning or quizzes, as well as homework exercises (with solutions available for instructors). It encourages active learning with engaging 'explore' questions, with answers at the back of each chapter, and Julia code examples to demonstrate how the mathematics is actually used in practice. A suite of computational not Elektronisches Buch offers a hands-on learning experience for students. This is a perfect textbook for upper-level undergraduates and first-year graduate students who have taken a prior course in linear algebra basics. 431 pp. Englisch. Codice articolo 9781009418140
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