Linear Algebra For Data Science

Lingua: inglese

Editore: World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG, 2023

9811276226 / 9789811276224

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This book serves as an introduction to linear algebra for undergraduate students in data science, statistics, computer science, economics, and engineering. The book presents all the essentials in rigorous (proof-based) manner, describes the intuition behind the results, while discussing some applications to data science along the way.The book comes with two parts, one on vectors, the other on matrices. The former consists of four chapters: vector algebra, linear independence and linear subspaces, orthonormal bases and the Gram-Schmidt process, linear functions. The latter comes with eight chapters: matrices and matrix operations, invertible matrices and matrix inversion, projections and regression, determinants, eigensystems and diagonalizability, symmetric matrices, singular value decomposition, and stochastic matrices. The book ends with the solution of exercises which appear throughout its twelve chapters.

Codice articolo LU-9789811276224

Titolo
Linear Algebra For Data Science
Autore
Moshe Haviv
Editore
World Scientific Publishing Co Pte Ltd, SG
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
New
Rilegatura
Hardback
Lingua
inglese
ISBN 10
9811276226
ISBN 13
9789811276224
Dimensioni
15.24 x 1.6 x 22.86 cm

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